強化学習を用いた風力発電所の計画発電に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 577-578

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 Scheduled Operation of Wind Farm by Reinforcement Learning

著者名: 二口 護(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): Mamoru Futakuchi,Satoshi Takayama,Atsushi Ishigame

キーワード: 風力発電,蓄電池,計画発電,強化学習

要約(日本語): 近年、風力発電においても計画発電の必要性が高まっている。そこで筆者らは蓄電池併設型風力発電所における発電計画作成手法について研究してきた。本報告では、発電計画作成の方策である目標蓄電池充電率について、機械学習の一手法である強化学習を用いて決定する手法の提案を行う。強化学習では、風速等の状態に応じた適切な行動の学習が可能であり、計画発電で必要な蓄電池容量の低減が期待できる。本報告においては、2009年の風速データでの学習の後に、2010年の風速データを利用したシミュレーションを行うことで、提案手法の有効性を評価する。

本誌掲載ページ: 6-328 p

原稿種別: 日本語