スマートインバータの分散協調制御に向けたデータスカッシングと需要家クラスタリングの提案
スマートインバータの分散協調制御に向けたデータスカッシングと需要家クラスタリングの提案
カテゴリ: 全国大会
論文No: 6-119
グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集
発行日: 2024/03/01
タイトル(英語): Data Squashing and Clustering Energy Prosumers for Cooperated Operation of Photovoltaic Smart Inverters
著者名: 金子奈々恵(早稲田大学),藤本悠(早稲田大学),高橋壮(早稲田大学),金子曜久(早稲田大学),林泰弘(早稲田大学)
著者名(英語): Nanae Kaneko (Waseda University),Yu Fujimoto (Waseda University),So Takahashi (Waseda University),Akihisa Kaneko (Waseda University),Yasuhiro Hayashi (Waseda University)
キーワード: クラスタリング|データスカッシング|距離学習|電力システム|センシングデータアグリゲーション|太陽光発電|clustering|data squashing|distance metric learning|power systems|sensing data aggregation|smart photovoltaic inverters
要約(日本語): 太陽光発電(PV)の急速な導入拡大の下,PVのスマートインバータ(SINV)を協調的に調整しながら,PVの出力抑制を公平に,かつ最小限に抑えながら複雑化する電力系統の潮流制御問題に対応するための次世代潮流制御の実現が期待されている。配電事業者は,数千軒の需要家端のSINV群にて計測される電圧やPV出力に関する高粒度のセンシングデータを低次元情報に集約しながら個々のSINVの制御パラメタを調整する必要がある。本検討では高粒度センシングデータから,各需要家の電力潮流状況やその端点における制御効果を論じる上で重要な低次元情報を抽出・集約し,需要家のうち制御パラメタを変更することが効果的な需要家群を識別するためのクラスタリング手法を提案する。
本誌掲載ページ: 198-200 p
原稿種別: 日本語
PDFファイルサイズ: 536 Kバイト
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