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J-GLOBAL ID：202202235347499902   整理番号：22A0435961

マルチエージェントソフトアクター-クリティックを用いたマイクログリッド形成によるAC/DCハイブリッド配電網再構成【JST・京大機械翻訳】

AC/DC hybrid distribution network reconfiguration with microgrid formation using multi-agent soft actor-critic

著者 (4件)： Wu Tao (Department of Electrical and Computer Engineering, Lyle School of Engineering, Southern Methodist University, Dallas, TX 75275, USA) ,  Wang Jianhui (Department of Electrical and Computer Engineering, Lyle School of Engineering, Southern Methodist University, Dallas, TX 75275, USA) ,  Lu Xiaonan (Department of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, Temple University, Philadelphia, PA 19122, USA) ,  Du Yuhua (Department of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, Temple University, Philadelphia, PA 19122, USA)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 307  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の極端な事象は,配電系統レジリエンスに関する大きな懸念を引き起こす。一方,インバータインタフェイス分散型発電機(DG)と多様なソースと負荷ミックスの高い浸透は,ハイブリッドACとDC配電ネットワーク(HDN)の開発と実装を容易にする。本論文では,極端事象に直面したマイクログリッド形成による配電ネットワーク再構成のための深層強化学習ベース(DRL)アプローチを提案した。提案した最適化モデルは,厳しい電力停止が発生した場合(例えば,主グリッドからの切断)時に,HDN内に入れ子された孤立部分を形成することによって,臨界サービス回復を容易にする。孤立HDN(例えばACとDCセクションにおけるドループ制御ノード,自律操作におけるスラックバスの欠如など)の操作特性を考察した。計算負荷を減らすために,マルチエージェントソフトアクター-批評(MA-SAC)方式を開発して,提案した再構成問題を解き,そこで,複数エージェントは,HDNを分割し,異なるシステム状態およびスケールに対してキャターをすることができる。シミュレーションテストを2つの試験システムで行い,提案した方法の妥当性を検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  電力 ,  *配電 ,  配電系統 ,  レジリエンス ,  臨界 ,  再構成 ,  *エージェント ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 自律性 ,  計算負荷 ,  最適化モデル ,  分散型発電 ,  *配電網 ,  ドループ制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深層強化学習 ,  ハイブリッドACおよびDC配電網 ,  分散発電 ,  ネットワーク再構成 ,  マイクログリッド形成 ,  サービス復旧

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクログリッド ,  Ac ,  DC ,  配電網 ,  再構成