VaRモデルを用いた強化学習による自律分散型電圧制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-234

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): Autonomous Decentralized Voltage Control by Reinforcement Learning with VaR Model

著者名: 吉田拓矢（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): Takuya Yoshida (Osaka Prefecture University),Satoshi Takayama (Osaka Prefecture University),Atsushi Ishigame (Osaka Prefecture University)

キーワード: 太陽光発電|強化学習|電圧制御|ビッグデータ|タイヨウコウハツデン|キョウカガクシュウ|デンアツセイギョ|ビッグデータ

要約(日本語): 近年，太陽光発電の導入に伴い需要家からの逆潮流が発生し，需要家端電圧が規定範囲から逸脱する電圧上昇が問題になっている。これに対して，著者らは各需要家が所有する太陽光発電システムのパワコンによる自律的な無効電力の運用によって電力系統の電力品質維持に寄与する手法を提案した。また、近年大量かつ多様なビッグデータの活用をすることに注目が集まっているから，本検討では無効電力の決定に対して強化学習を利用した手法とビッグデータの統計情報を利用し電圧を効率的に制御することを提案する。

本誌掲載ページ: 402-404 p

原稿種別: 日本語