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| ■論文No. |
012 |
| ■ページ数 |
8ページ |
■発行日
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2022/08/26 |
| ■タイトル |
台風による送電線多重故障を想定した強化学習に基づく事前対策立案手法 |
| ■タイトル(英語) |
Contingency Planning in Pre-Incident Based on Reinforcement Learning Assuming Multiple Faults in Transmission Lines by Typhoons |
| ■著者名 |
土屋祐太（日立製作所），Robert Ellis（日立製作所），原口瑠理子（日立製作所），千田将也（日立製作所），助田浩子（日立製作所），森靖英（日立製作所） |
| ■著者名(英語) |
Yuta Tsuchiya (Hitachi), Robert Ellis (Hitachi), Ruriko Haraguchi (Hitachi), Masaya Senda (Hitachi), Hiroko Sukeda (Hitachi), Yasuhide Mori (Hitachi) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
ページ |
| ■キーワード |
電源車|エネルギーセキュリティ|強化学習|レジリエンス|台風|発電機起動停止計画|Battery car|Energy security|Reinforcement learning|Resilience|Typhoon|Unit commitment |
| ■要約(日本語) |
自然災害による停電を最小限に抑えるため、復旧作業や発電計画の見直しを予め行う事前対策が注目されている。従来は、停電量や確率の大きな限られたシナリオに対して対策を行うモデルベースの手法が主流であったが、時々刻々と状況が変化する進行型災害においては、考慮すべき災害シナリオの組み合わせが膨大になり、適応性が低下する課題があった。本稿では、強化学習に基づくポリシーベースの計画立案手法を提案する。事前に有効な対策ポリシーを学習することで、膨大な数の災害シナリオに対しても、状況に合わせた計画を短時間で出力できる。また、東日本の基幹系統を想定した独自モデル系統を用いて、台風への事前対策の有効性を評価した。 |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
774Kバイト |
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