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J-GLOBAL ID：202302217134085494   整理番号：23A1046475

DERを用いた配電用変電所の混雑緩和に向けたデータ近接性の学習に基づく調達必要量予測の一検討

Learning Data Proximity Matrix to Predict DER Requirement for Avoiding Distribution Substation Congestion

著者 (5件)： 設樂竜士 (早稲田大) ,  藤本悠 (早稲田大) ,  金子曜久 (早稲田大) ,  飯野穣 (早稲田大) ,  林泰弘 (早稲田大)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2023  ページ： ROMBUNNO.6-117  発行年： 2023年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・配電系統内に存在する分散エネルギー資源(DER)の制御を適切な時間帯に誘導し,需要を増やすことによる混雑回避の枠組みの整備が必要。
・本稿では,配電系統内に導入されたDER群(狭域DER群)の活用による配電用変電所の混雑解消効果の定量的な議論を目的。
・狭域DER群をローカルな調整力とみなして,市場の下で調達することを想定。
・前日入札される狭域のDERを対象とした調整力市場の枠組みを想定し,前日に混雑緩和に必要なDER量の予測手法を検討。

シソーラス用語： 配電系統 ,  *変電所 ,  エネルギー資源 ,  *分散型電源 ,  *電力市場 ,  太陽光発電 ,  *マイクログリッド ,  *住居地区 ,  需要予測 ,  *電力需要 ,  予測誤差 ,  一般電気事業者 ,  *小売電気事業者 ,  *交通混雑緩和
準シソーラス用語： *混雑緩和 ,  *需給調整市場 ,  *住宅地 ,  住宅地域 ,  出力予測 ,  大量導入 ,  *電力需要予測 ,  *分散型エネルギー資源

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (2件)：

• Breiman, L. Random Forests. Machine Learning 45, 5-32 (2001).
• 電力広域的運営推進機関「欧米における送電線利用ルー, ルおよびその運用実態に関する調査(平成30年度-海外調査)」, p209(2019)

タイトルに関連する用語 (7件)： 配電 ,  変電所 ,  混雑緩和 ,  近接性 ,  学習 ,  調達 ,  予測