スマートグリッドシステムに対するリカレントニューラルネットワークを用いた最適化手法に関する一考察

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近年,急激な人口増加に伴う電力需要の増加や,化石燃料の枯渇,さらに温室効果ガス削減のため,太陽光や風力などを用いた再生可能エネルギーの利用が注目されている.再生可能エネルギーは,その電力供給が不安定なため,効率的な運用を考慮した場合,状態の変化に柔軟な制御手法を導入することが不可欠である.そこで,再生可能エネルギーを用いたスマートグリッドシステムのための最適制御手法がM. E. Gamezらによって提案されている.この手法では,スマートグリッドシステムにおける電力最適制御問題を線形計画問題として捉え,リカレントニューラルネットワークを用いた最適制御を行なっている.しかし,従来法では問題のサイズが比較的小さい場合のみの評価を行なっており,実際に導入することを考慮した場合,より現実的なモデルにおける評価を行うことが重要である.そこで本報告では,リカレントニューラルネットワークを用いた制御手法について,各電力需要家がネットワークで結合された場合における評価を行う.計算機実験の結果から,リカレントニューラルネットワークを用いた制御手法は,より現実的なモデルにおいても良好な性能を示すことを明らかにした.
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2012-06-28

スマートグリッドシステムに対するリカレントニューラルネットワークを用いた最適化手法に関する一考察

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