強化学習によるVolt-Var曲線決定手法を用いたオフグリッド電圧制御に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-162

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): Fundamental Study on Off-Grid Voltage Control Using Determination Method of Volt-Var Curve by Reinforcement Learning

著者名: 中矢寛之（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）,橋川一功（関西電力送配電）,桑下敬康（関西電力送配電）

著者名(英語): Hiroyuki Nakaya (Osaka Prefecture University),Satoshi Takayama (Osaka Prefecture University),Atsushi Ishigame (Osaka Prefecture University),Kazuyoshi Hashikawa (Kansai Transmission and Distribution),Yukiyasu Kuwashita (Kansai Transmission and Distribution

キーワード: オフグリッド|マイクログリッド|強化学習|電圧制御|無効電力|配電系統|Off-Grid|Microgrid|Reinforcement Learning|Voltage Control|Reactive Power|Distribution System

要約(日本語): 近年，PV大量連系や蓄電池の利用によって，災害などで配電系統が停電した際に一時的に配電系統から切り離し，グリッド内に設置された分散型電源を電圧源として自律的に系統運用を行うオフグリッドでの運用が注目されている。オフグリッドの電圧品質の管理には，スマートインバータのVolt-Var制御機能の活用が期待されている。しかし，Volt-Var制御の特性を表すVolt-Var曲線の適切な設定は，系統状態や日射・負荷条件などによって様々に変化するため，それらに応じて動的に曲線設定を変更する必要がある。以上の背景から本

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 622 Kバイト