機械学習を用いた特高需要家電圧の推定手法に関する基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF19008

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2019/01/11

タイトル(英語): A Study on Voltage Estimation Methodology for High Voltage Consumers using Machine Learning

著者名: 説田 貴旭(名古屋工業大学),青木 睦(名古屋工業大学),大堀 良介(名古屋工業大学),山口 忠徳(中部電力),Verma Suresh Chand(中部電力)

著者名(英語): Takaaki Setta(Nagoya Institute of Technology),Mutsumi Aoki(Nagoya Institute of Technology),Ryosuke Ohori(Nagoya Institute of Technology),Tadanori Yamaguchi(Chubu Electric Power Co., Inc.),Suresh Chand Verma(Chubu Electric Power Co., Inc.)

キーワード: 電圧推定|特高需要家電圧|再生可能エネルギー|機械学習|Voltage estimation|HV consumer voltage|Renewable energy power|Machine learning

要約(日本語): 近年，再エネの導入が進み，今後も増加する見込みである。再エネの多くが配電系統に連系が拡大し，潮流状態が複雑化している。これらの問題は配変の一次側に逆潮流が発生することにより， 上位の特高系統における電圧に影響を与え，電圧管理を行う上で電圧状況を想定・考慮する必要がある。本論文では上記のような複雑な潮流状態においても適切な電圧管理を行うために必要とされる特高需要家電圧の推定を,機械学習を用いて行った。

要約(英語): In a power system, when a large amount of renewable energy is introduced, there is a possibility that the proper voltage can’t be maintained. In order to maintain proper voltage even for such cases, the voltage estimation with minimal or no additional cost is necessary. Hence, this paper presents a voltage estimation methodology applicable to High Voltage (HV) consumers using machine learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,135 Kバイト