減衰IDS型Q学習を用いたCell Gridによる配電系統の電圧上昇抑制

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-171

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Suppressing voltage rise of distribution system by Cell Grid using damped IDS Q-Learning

著者名: 竹中 龍一郎(大阪府立大学),高山 聡志(大阪府立大学),石亀 篤司(大阪府立大学)

著者名(英語): Ryuichiro Takenaka(Osaka Prefecture University),Satoshi Takayama(Osaka Prefecture University),Atushi Ishigame(Osaka Prefecture University)

キーワード: 太陽光発電,電圧上昇抑制,強化学習

要約(日本語): 近年, 太陽光発電(以下, PV)の大量導入に伴い需要家からの逆潮流の影響で連系点の電圧が上昇し，規定範囲から逸脱する電圧上昇が顕在化している。この問題に対して著者らは, 各需要家による自律的な無効電力の運用により, 電力系統の電力品質維持への寄与を目的としたCell Gridを提案しており，特にCell Gridの無効電力出力量について強化学習を利用した手法を提案している。本稿では, 事前に学習を行った状況よりもPV導入量が増加し未学習の電圧を検知した場合についても, Cell Gridが自律的に対応可能か評価を行う。また，一回毎の学習効果を高めるIDS(Ink Drop Spread)更新則を取り入れ, IDSの有無による電圧逸脱量を比較し更新則の有用性について検討する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 721 Kバイト