ねん架による配電系統の電圧不平衡抑制方法の検討　その２：Population-Based Incremental Learningによる捻架地点最適化の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST22021,SMF22028

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【D】産業応用部門 スマートファシリティ合同研究会

発行日: 2022/10/30

タイトル(英語): A Voltage Unbalance Mitigation Method for Electric Power Distribution Systems by Transposition Part 2: Transposition Point Optimization by Integer Form of Population-Based Incremental Learning

著者名: 小林 優斗(明治大学),福山 良和(明治大学),関 孝二郎(富士電機),大井 章弘(富士電機),吉田 武尊(富士電機),神通川 亨(富士電機),藤本 久(富士電機)

著者名(英語): Yuto Kobayashi(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Kojiro Seki(Fuji Electric),Akihiro Oi(Fuji Electric),Hotaka Yoshida(Fuji Electric),Toru Jintsugawa(Fuji Electric),Hisashi Fujimoto(Fuji Electric)

キーワード: 配電系統|不平衡是正|整数型Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ|electric power distribution systems|voltage unbalance mitigation|integer form of population based incremental learning

要約(日本語): 本論文では，配電系統における電圧不平衡を抑制する方法であるねん架を実施する地点の最適化に対して，組合せ最適化手法の一つである整数型Population-based Incremental Learning (PBIL)の適用を提案する。最大不平衡率が3.5%を超えるような小規模な系統と中規模な系統を対象にシミュレーションを実施し，有効性を検証した。

要約(英語): This paper proposes transposition point optimization for electric power distribution systems by integer form of Population-Based Incremental Learning (I-PBIL). Transposition is one of the voltage unbalance mitigation methods for electric power distribution systems. The integer form of I-PBIL can find the optimal transposition points for mitigation of voltage unbalance. Using small and medium-sized systems with maximum voltage unbalance rates exceeding 3.5%, it is verified that the proposed I-PBIL based method can obtain high-quality solutions.

本誌: 2022年11月2日システム/スマートファシリティ合同研究会

本誌掲載ページ: 23-27 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,887 Kバイト