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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
14ページ |
■発行日
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2024/12/01 |
| ■タイトル |
制約指向の支配とアーカイブに基づく進化型アルゴリズムによる配電系統再構成 |
| ■タイトル(英語) |
Distribution System Reconfiguration by an Evolutionary Algorithm using Constraint-Guided Dominance and Archive-Based Individual Preservation Strategy |
| ■著者名 |
関崎 真也（広島大学大学院先進理工系科学研究科），佐藤 周也（広島大学大学院先進理工系科学研究科），川上 貴路（広島大学大学院先進理工系科学研究科），西崎 一郎（広島大学大学院先進理工系科学研究科），林田 智弘（広島大学大学院先進理工系科学研究科），武藤 貴昭（中部電力（株）），岩田 邦男（中部電力（株）），國井 康幸（中部電力パワーグリッド（株）），彦山 和久（中部電力パワーグリッド（株）） |
| ■著者名(英語) |
Shinya Sekizaki (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University), Shuya Sato (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University), Takamichi Kawakami (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University), Ichiro Nishizaki (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University), Tomohiro Hayashida (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University), Takaaki Muto (Chubu Electric Power Company), Kunio Iwata (Chubu Electric Power Company), Yasuyuki Kunii (Chubu Electric Power Grid Company), Kazuhisa Hikoyama (Chubu Electric Power Grid Company) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【B】電力・エネルギー部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.144 No.12 （2024）
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| ■本誌掲載ページ |
626-639ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/144/12/144_626/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
標準系統最適化，進化型アルゴリズム，多目的最適化，進化型多目的最適化アルゴリズム distribution system reconfiguration，evolutionary algorithm，multiobjective optimization，multiobjective evolutionary algorithm |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
When a constraint violation occurs due to adding a new load to distribution systems, it can be resolved by reconfiguring the distribution systems by changing the states of switches and/or by minimum necessary investment. However, it is difficult to reconfigure the distribution system while satisfying the constraints made more severe by the new load installation. To find distribution system candidates that satisfy the severe constraints, this paper proposes a constrained evolutionary multi-objective optimization algorithm (CMOEA). The proposed CMOEA utilizes a constraint-guided dominance-based and archive-based individual preservation strategy, and it efficiently finds distribution system candidates that satisfy the severe constraints. Furthermore, the proposed CMOEA achieves equalization of the number of sections, minimization of the number of remote/manual switch replacements, and suppression of the upgraded length of distribution lines. The effectiveness of the proposed CMOEA is verified by case studies using a large-scale distribution system model equipped with many manual and remote switches. |
| ■版 型 |
Ａ４ |
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