オンライン型強化学習を用いたPV-PCSによる自律分散型電圧制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-160

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Autonomous Decentralized Voltage Control using Online Reinforcement Learning

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: 無効電力制御|機械学習|再生可能エネルギー|配電系統|Reactive power|Machine learning|Renewable energy|Power distribution system

要約(日本語): 近年，太陽光発電(PV)等の分散型電源導入に伴う電圧上昇対策として，PVシステムのパワコンによる力率一定制御が運用されている。ただし，力率一定制御は不要な無効電力量の増加が懸念されており，将来的に電圧上昇を抑制しつつ，無効電力量を最小とした運用が望まれる。その対策として，PVシステムのパワコンの無効電力決定に対して機械学習の一手法である強化学習の利用が提案されているが，実制御の適用には事前学習を通して適切な行動を学習する必要があるため，系統情報が事前に必要となる。そこで本検討では，事前学習を行わずにオンラ

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 549 Kバイト