機械学習を用いた特高需要家電圧の推定手法における入力変数に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 315-316

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): A Study on Voltage Estimation Methodology for Medium Voltage Consumer using Machine Learning about Input Variables

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,Mutsumi Aoki,Ryosuke Ohori,Tadanori Yamaguchi,Verma Suresh Chand

キーワード: 電圧推定,再生可能エネルギー,機械学習,特高需要家電圧

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。そこで，系統各所にセンサを設置することが考えられるが，設備投資には大きなコストを要することとなる。コストをかけない手法として，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。また，入力変数を追加することによる推定精度の向上を確認した。

本誌掲載ページ: 6-189 p

原稿種別: 日本語