収益向上を目指した強化学習ベースの蓄電池制御手法の実証

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-183

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): Demonstration of a Reinforcement Learning-Based Battery Control Method for Revenue Maximization

著者名: 林弘辰（筑波大学）

著者名(英語): Koshin Hayashi (University of Tsukuba)

キーワード: 分散型エネルギーリソース|蓄電池|モノのインターネット|系統制御|マイクログリッド|パワーエレクトロニクス|Distributed Energy Resources|storage battery|IoT|grid control|micro grid|Power Electronics

要約(日本語): 本研究は，複数の通信方式や信号プロトコルに対応可能な蓄電池遠隔制御システムを構築し，収益最大化を目指した蓄電池の充放電計画を再現・実証することを目的とした。充放電計画を基に制御アルゴリズムを開発し，目標充放電計画への追従を実現した。また，複数の蓄電池メーカーやIoTサービスに対応可能な通信方式を採用した。実証実験では，蓄電池が充放電計画を正確に追従した。しかし，高SoC領域での充電挙動や通信遅延の影響等が課題となった。本研究では収益向上に向けた蓄電池制御の実現可能性を示したが，高SoC領域の制御精度向上や経年劣化への対応が課題として残る。長期的運用の試行および共通アルゴリズムの開発が必要である。

本誌掲載ページ: 309-311 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 961 Kバイト