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| ■論文No. |
029 |
| ■ページ数 |
7ページ |
■発行日
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2022/08/26 |
| ■タイトル |
Predator Prey Brain Storm Optimizationを用いたロバスト配電系統状態推定法 |
| ■タイトル(英語) |
A Robust Method for Distribution System State Estimation with Predator Prey Brain Storm Optimization |
| ■著者名 |
伊藤亮朗（明治大学），森啓之（明治大学） |
| ■著者名(英語) |
Akio Ito (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
ページ |
| ■キーワード |
配電系統状態推定|DistFlow|進化的計算|Predator Prey Brain Storm Optimization|L1ノルム|Distribution systems State Estimation|DistFlow|Evolutionary computation|Predator Prey Brain Storm Optimization|L1 norm |
| ■要約(日本語) |
本稿では，進化的計算であるBrain Storm Optimization(BSO)の改良手法であるPredator Prey BSO（PPBSO）を用いた配電系統への状態推定法を提案する。近年の配電自動化では，電圧無効電力制御，復旧制御，状態推定などがある。系統運用者が系統運用を円滑に行うためには，入力情報を提供する状態推定が必要になる。配電系統状態推定では必ずしも十分な観測値が得られない。配電系統潮流計算のDistFlowのネスト構造に注目した状態推定法を検討すると，変電所の状態量を推定する最適化問題に帰着する。その解法として高精度進化的計算のPPBSOを用いる手法を提案する。提案法はIEEE33ノード配電系統へと適用し，その有効性を示す。 |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
612Kバイト |
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