周波数変動抑制を目的とした負荷制御への深層強化学習の応用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-153

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): An Application of Deep Reinforcement Learning to Load Control for Suppressing Frequency Fluctuation

著者名: 古田雅大（東北大学）,斎藤浩海（東北大学）

著者名(英語): Masahiro Furuta (Tohoku University),Hiroumi Saitoh (Tohoku University)

キーワード: 負荷制御|周波数制御|深層強化学習|Load Control|Frequency Control|Deep Reinforcement Learning

要約(日本語): 系統周波数の変動を抑制する手段として，需要側の負荷機器の消費電力を制御する負荷制御が考えられているが，複雑化している電力システムの特性を把握し多数の負荷機器を適切に制御することは容易ではない。そのため，試行錯誤を通じて環境に適応した行動方策を獲得することができる強化学習を用いた負荷制御について検討されている。本稿では，強化学習と比べ必要となる記憶容量や学習時間を抑えることができる深層強化学習を，周波数変動抑制を目的とした負荷制御へ応用することについての基本的な検討を行った。シミュレーションの結果，正弦波の

本誌掲載ページ: 253-255 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 563 Kバイト