複数蓄電池の充放電制御への機械学習の適用可能性に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-193

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): A Study on Applicability of Machine Learning for Charge and Discharge Control of Multiple Battery Storages

著者名: 齋藤直（東北大学）,斎藤浩海（東北大学）

著者名(英語): Nao Saito (Tohoku University),Hiroumi Saitoh (Tohoku University)

キーワード: 蓄電池|機械学習|配電系統|制御|需要家|充放電|Battery storage|Machine learning|Distribution network|Control|Consumer|Charge and discharge

要約(日本語): 今後普及が見込まれる電気自動車に搭載される蓄電池の二次利用等により，将来，需要家側への蓄電池設置が大幅に増加すると予想される。蓄電池と太陽光発電を併用した場合，配電系統側への逆潮流によって配電系統の電圧上昇等の影響を与える可能性がある。そのため配電系統への影響をできるだけ抑制しつつ，需要家の蓄電池を最適に充放電制御することが望ましいと考えられる。需要家が自律分散的に蓄電池の充放電制御を行うことを想定して，機械学習としてQ学習アルゴリズムを適用した場合に，複数の蓄電池の充放電制御へのQ学習の適用可能性につい

本誌掲載ページ: 328-329 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 433 Kバイト