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本研究グループのM1西井くんが令和6年 電気学会 電力・エネルギー部門大会でYOC（ヤングエンジニア・オーラル・コンペティション）奨励賞を受賞しました。

近年、配電系統における電圧制御の課題は、PVの大量導入に伴う逆潮流や急激な電圧変動によって増大しており、その解決策として深層強化学習を用いた制御方法が注目されています。本研究では、SVRのタップ位置制御にDQNを適用し、需要量とPV発電量の変動を考慮した動的な制御方法を提案しています。

提案手法のシミュレーションでは、従来の方法では解決困難であった電圧逸脱を効果的に抑制できることが確認されました。一方で、学習データの多様性や割引報酬和の設計に関する課題が明らかになり、今後はLRTとの協調制御や、複数フィーダにまたがる制御の実現を目指した改良が必要とされています。この研究成果は、再エネの普及に伴う配電系統の安定化や、持続可能な電力インフラの構築に貢献することが期待されます。