Discrete Predator-Prey Brain Storm Optimizationを用いた配電系統状態推定のためのμPMU最適配置

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE23147,PSE23139

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 電力系統技術合同研究会

発行日: 2023/09/22

タイトル(英語): DPPBSO-based Optimal Allocation of Micro PMUs in Distribution System State Estimation

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)

キーワード: 配電系統|μＰＭＵ|状態推定|進化的計算|ＤＰＰＢＳＯ|最適配置|Distribution System|μPMU|State Estimation|Evolutionary Computation|DPPBSO|Optimal Allocation

要約(日本語): 本稿では，配電系統状態推定におけるμPMUの最適配置のためのDPPBSOを用いた手法を提案する。近年，配電系統の観測器としてμPMUが注目されている。μPMUはPMUを小型化したものであり，配電系統へと適用可能とした観測器である。しかし，配電系統においてμPMUを全ノードへと設置することは困難であり，最適なノードに配置する必要がある。本稿では，DPPBSOに基づいた配電系統状態推定におけるμPMUの最適配置のための手法を提案する。

要約(英語): In this paper, a method is proposed to determine the optimal allocation of μPMUs for distribution system state estimation. The use of μPMUs is attractive in improving the accuracy of estimates in distribution system state estimation. According to the limitations of cost, it is necessary for Distribution System Operators(DSO) to determine the optimal location of μPMUs. This paper proposed DPPBSO(Discrete Predator-Prey Brain Storm Optimization) of Evolutionary Computation for optimizing the location of μPMUs.

本誌: 2023年9月25日-2023年9月26日電力技術/電力系統技術合同研究会-4

本誌掲載ページ: 19-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,069 Kバイト