特高系統における回帰木を用いた電圧推定手法～その1：学習データ作成方法に関する検討～

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-177

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): The Voltage Estimation Methodology for Sub-transmission Network using Regression Tree, Part 1: Study on data preparation for Machine Learning.

著者名: 大堀良介（名古屋工業大学）,?木睦（名古屋工業大学）,説田貴旭（名古屋工業大学）,下野晃裕（中部電力）,VermaSuresh Chand（中部電力）,山口遼（中部電力）

著者名(英語): Ryosuke Ohori (Nagoya Institute of Technology),Mutsumi Aoki (Nagoya Institute of Technology),Takaaki Setta (Nagoya Institute of Technology),Akihiro Shimono (Chubu Electric Power Co., Inc.),Suresh Chand Verma (Chubu Electric Power Co., Inc.),Ryo Yamaguchi (Chubu Electric Power Co., Inc.)

キーワード: 電圧推定|特高系統|再生可能エネルギー|回帰木|機械学習|デンアツスイテイ|トッコウケイトウ|サイセイカノウエネルギー|カイキギ|キカイガクシュウ

要約(日本語): 配電系統に対する分散型電源の大量導入を背景に，近年の電力系統では潮流状態が複雑化している。こうした問題は配電用変電所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，従来の方法では電圧状態の想定が困難となる。筆者らはこれまで，上記の状況に対して適切な電圧管理を行うことを目的とし特高系統の電圧推定に回帰木を用いて，特高需要家の到達電圧を推定する方法に関する基礎検討を行ってきた。本論文では，機械学習に必要となる学習データの作成方法とそれぞれの手法が推定精度に与える影響について検討する。

本誌掲載ページ: 291-293 p

原稿種別: 日本語