機械学習と直流法を用いた潮流計算法 －訓練データに関する検討－

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-059

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Power Flow Calculation Method using Machine Learning and DC-method - Study on Training-data -

著者名: 大澤拓門（苫小牧工業高等専門学校）,赤塚元軌（苫小牧工業高等専門学校）

著者名(英語): Takuto Ohsawa (National Institute of Technology, Tomakomai College),Motoki Akatsuka (National Institute of Technology, Tomakomai College)

キーワード: 潮流計算|確率潮流計算|機械学習|ニューラルネットワーク|ラテン超方格サンプリング|Power Flow Calculation|Probabilistic Power Flow|Machine Learning|Neural Network|Latin-Hypercube Sampling

要約(日本語): 近年，発電時に二酸化炭素を排出しない再生可能エネルギーの導入が進んでいるが，天候等によって左右される不確実性をが与える影響を正確に把握する必要がある。不確実性を評価するため，確率潮流計算を応用することが考えられるが計算負荷が非常に高いため，筆者らは直流法による潮流計算と機械学習を用いた潮流計算の近似的計算手法を提案している。本稿では，機械学習の構築に使用する訓練データのサンプリング方法について検討した。具体的には，ラテン超方格サンプリングを用いた手法を提案し，その有効性を数値試算によって検証した。その結果，従来手法と比較して計算精度を向上させることが可能であることがわかった。

本誌掲載ページ: 80-82 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 595 Kバイト