深層強化学習を用いたコージェネレーションシステムの運用に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 428-429

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 Basic Study on the Operation of Cogeneration System by Deep Reinforcement Learning

著者名: 澤邉 剛志(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): Takeshi Sawabe,Satoshi Takayama,Atsushi Ishigame

キーワード: コージェネレーションシステム,運用計画,分散電源,深層強化学習

要約(日本語): 近年,コージェネレーション(Cogeneration System, 以下CGS)の導入が進んでいる。CGSはCGSは需要家自身が発電を行うことで買電量を減らすことができるため, これを活用したデマンドレスポンス(Demand Response, 以下DR)が期待されている。加えて，スマートコミュニティに代表されるIoTを活用した地域エネルギー供給の概念が検討されており，今後可制御電源であるCGSの連系量が増加する可能性が考えられる。 本報告では基礎検討として, CGSの1時間毎の運用計画を作成するにあたり，不確実性のある環境に対して適用することができる深層強化学習を用いたCGSの運用を提案し, 従来の最適化計算との比較を行う。

本誌掲載ページ: 6-249 p

原稿種別: 日本語