🌍 EN🌍 Global学会2026 IEEE 3rd International Conference on Electrical Power Systems and Intelligent Control (EPSIC)2026#水素DOI
水素混入統合電力・ガスシステムにおける安全な深層強化学習：風力発電と確率的EV負荷を考慮して
Safe Deep Reinforcement Learning for Hydrogen-Blended Integrated Electricity-Gas Systems with Wind Power and Stochastic EV Load
Lixin Tan, Xian Zhang, Yidian Zhu +2
本研究は、水素混入統合電力ガスシステムのオンライン運用決定のための安全な深層強化学習手法を開発した。制約付きマルコフ決定過程として定式化し、制約付きソフトアクター・クリティックアルゴリズムを採用、物理ガイド環境下で電力潮流、ガス動態、水素混入率、貯蔵制約を考慮する。数値実験では、提案手法が最適化ベースのベンチマークと比較して高い実現可能性と計算時間の大幅短縮を達成。20%の水素混入率が運用コストとCO2排出の最良のトレードオフを示した。