電圧調整器のタップ動作回数を考慮した強化学習による配電系統の電圧制御手法
電圧調整器のタップ動作回数を考慮した強化学習による配電系統の電圧制御手法
カテゴリ: 全国大会
論文No: 6-147
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): Voltage Control Method of Distribution Systems by Reinforcement Learning Considering Number of Tap Operation of Voltage Regulators
著者名: 黒谷琉人(名古屋工業大学),青木睦(名古屋工業大学),武藤貴昭(中部電力),栄田真吾(中部電力),彦山和久(中部電力パワーグリッド)
著者名(英語): Ryuto Kuroya (Nagoya Institute of Technology Power System Laboratory),Mutsumi Aoki (Nagoya Institute of Technology Power System Laboratory),Takaaki Muto (Chubu Electric Power),Shingo Sakaeda (Chubu Electric Power),Kazuhisa Hikoyama (Chubu Electric Power G
キーワード: 配電系統|電圧制御|強化学習|電圧調整器|LRT|SVR|Distribution System|Voltage Control|Reinforcement Learning|Voltage Regulator|LRT|SVR
要約(日本語): 配電系統では電圧調整器を用いて系統電圧を適正範囲に維持しているが,太陽光発電の連系拡大により,これが困難になりつつある。そこで本研究では,配電用変電所においてオンラインで取得可能な情報を用いて系統全体の電圧を把握し,制御を行う手法の開発を目的とし,本論文では制御手法について検討する。電圧調整器のタップ位置を決定する方法として,不感帯パラメータを報酬設計に組み込んだ強化学習を用いる。十分な学習後,学習と異なる条件についてシミュレーションを行った結果,電圧調整器の過剰なタップ動作無く電圧を適正範囲内に維持する制御が可能であることを示した。
本誌掲載ページ: 251-253 p
原稿種別: 日本語
PDFファイルサイズ: 500 Kバイト
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