強化学習を用いた太陽光発電所における2次調整力の創出と調整力割合の決定手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-094

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): A Rate Decision Method of Secondary Reserve Using Reinforcement Learning for PV Power Plant

著者名: 糸井久瑠実（東京理科大学）,崔錦丹（東京理科大学）,大関崇（産業技術総合研究所）,植田譲（東京理科大学）

著者名(英語): Kurumi Itoi (Tokyo University of Science)

キーワード: 2次調整力|強化学習|太陽光発電所|Secondary Reserve|Reinforcement Learning|PV Power Plant

要約(日本語): 近年，太陽光発電の大量導入に加えカーボンニュートラルに向けて再生可能エネルギーの導入が進められており，太陽光発電所の需給調整市場への参入が見込まれる。本研究では，太陽光発電所において強化学習であるQ学習を用いて継続時間が30分である2次調整力を創出する手法を提案する。まず晴天指数予測，発電量予測，価格からデータを分類し，Q学習によって予測値に対するHeadroomの割合xとHeadroomに対する調整力の割合yを算出した。その結果，各分類データに対して収束したx，yが得られ，インバランス回数が小さくなるようなQ値が得られた。しかし，テストプロセスではHeadroom制御による誤差吸収分の確保により，不足インバランスは減少したがそれ以上に機会損失が増加する結果となった。

本誌掲載ページ: 140-142 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 487 Kバイト