| 研究課題/領域番号 |
15K05924
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
斎藤 浩海 東北大学, 工学研究科, 教授 (10202079)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | 電力システム / 周波数制御 / 負荷制御 / 強化学習 / マルチエージェント / 平均合意 |
|---|
| 研究実績の概要 |
再生可能エネルギー電源の連系量増加に伴い、電力システムの周波数変動が増大し、既存の調整用火力電源だけでは、周波数変動を抑制することが困難になってきている。そのため周波数変動の抑制に有効に機能する負荷消費電力の調節方法の開発が望まれている。
本研究の目的は、地理的に広範囲に散らばった多数の小さな負荷機器が、自律分散システムの自律個のように電力システム全体の需給平衡状態を周波数変化から把握して、自身の消費電力を調節する超分散自律負荷制御の論理を考案することが目的である。
この目的を達成するため平成28年度は、まず前年度に開発した強化学習法に基づくヒートポンプ空調機（以下、HPと呼ぶ）の負荷制御方法の改良を行った。前年度までのQ学習による制御方法では、Q学習の性質により周波数変動を悪化させる方向にHPの消費電力を調節してしまう場合があった。そこで今年度は、そのような場合が生じないように電力システムの周波数に関する動特性を考慮した強化学習法に改良した。また開発した強化学習法に基づく負荷制御の適用可能性を検討するため、系統容量が約15000MWの大規模系統モデルと、系統容量約70MWの小規模系統モデルを作成した。
一方、セルオートマトンを応用した負荷制御法の考案を試みたが、有効な論理を見いだせなかった。そこでマルチエージェントシステムで検討されている平均合意アルゴリズムに着目し、それを多数の電気自動車の蓄電池制御に応用を試みた。その結果、平均合意アルゴリズムが超分散自律負荷制御の理論構築に有効な手段になり得ることが分かった。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
平成28年度は、負荷制御へのセルオートマトンの適用方法を考案できなかったが、マルチエージェントシステムで用いられている平均合意アルゴリズムに着目し、その適用可能性を明らかにできた。なお、研究代表者が行っているGeoHP空調機負荷制御の実験環境を利用して、人間の負荷機器操作に関するモデルを作成する予定であったが、実験環境の利用上の制約により、実験を行えなかった。次年度にはそのモデル化に向けた実験を早急に実施する予定である。
|
| 今後の研究の推進方策 |
次年度以降は次の内容について研究を進める予定である。
まず負荷機器の利便性と負荷制御を協調させた制御論理を開発するため、GeoHP空調機負荷制御の実験環境を利用して人間の負荷機器操作モデルを作成する。
次に、人間の負荷機器操作モデルと、強化学習法および平均合意アルゴリズムに基づいた負荷機器制御を、多数の需要家が存在する電力システムのモデルに適用し、大規模計算機シミュレーションを通して、考案する超分散自律負荷制御の妥当性を明らかにする予定である。
|
