機械学習を用いた特高需要家の電圧推定における太陽光発電均し効果の影響の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 323-324

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): Study on Influence of the PV Smoothing Effect on Voltage Estimation Methodology for Medium Voltage Consumers using Machine Learning

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

著者名(英語): Ryosuke Ohori,Mutsumi Aoki,Takaaki Setta,Tadanori Yamaguchi,Suresh Chand Verma

キーワード: 機械学習,電圧推定,太陽光発電,均し効果

要約(日本語): 近年，太陽光発電(PV)等の再生可能エネルギー電源(RES)の導入が進み，電力の潮流分布が一様ではなくなり，それに伴い電圧分布が複雑化することが予想されている。従来は変電所の送り出し電圧を制御することで需要家端の電圧が許容範囲内に維持されていたが，RES大量導入時の電圧制御の場合は、需要家端の電圧を考慮する必要がある。 そこで筆者らは，機械学習を用いることで系統内の末端にPVが導入され潮流が複雑化した状況において，需要家端の電圧推定を行う手法について検討している。しかし，実系統では，PVは分散的に連系されるため，本研究ではPVの均し効果による機械学習を用いた電圧推定精度への影響について検討する。

本誌掲載ページ: 6-193 p

原稿種別: 日本語