改良整数型Population-Based Incremental Learningによる配電系統における電圧不平衡抑制のためのねん架地点最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE23061,PSE23067,SPC23117

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術/【D】産業応用部門 半導体電力変換合同研究会

発行日: 2023/03/03

タイトル(英語): Transposition Point Optimization for Voltage Unbalance Mitigation in Distribution Systems by Improved 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|不平衡抑制|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抑制方法の一つであるねん架を実施する地点の組合せ最適化問題に対して，初期確率に偏りを付けた改良整数型Population-based Incremental Learningの適用を提案する。最大不平衡率が3.5%を超える実際の系統に近い大規模な系統を対象に提案法を適用し，遺伝的アルゴリズム，タブサーチと比較することでその有効性を検証した。

要約(英語): This paper proposes transposition point optimization on electric power distribution systems for voltage unbalance mitigation by improved integer form of Population-Based Incremental Learning(II-PBIL). The proposed and conventional methods are applied to a large-scale system. It is verified that the proposed II-PBIL based method can obtain high-quality solutions in practical computational time.

本誌: 2023年3月6日-2023年3月7日電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会-3

本誌掲載ページ: 77-82 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,011 Kバイト