配電系統における電圧不平衡改善のための工事地点最適化に用いる高速改良整数型 Population-Based Incremental Learningのハイパーパラメータ感度解析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23025,SMF23053

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: 2023/10/30

タイトル(英語): Parameter Sensitivity Analysis of Fast Improved Integer Form of Population-Based Incremental Learning for Construction Point Optimization of Voltage Unbalance Mitigation in Electric Power Distribution Systems

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/明治大学),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/Meiji University),Hotaka Yoshida(Fuji Electric),Toru Jintsugawa(Fuji Electric),Hisashi Fujimoto(Fuji Electric)

キーワード: 配電系統|不平衡改善|整数型　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ|パラメータ感度解析|Electric power distribution systems|voltage unbalance mitigation|integer form of population-based incremental learning|parameter sensitivity analysis

要約(日本語): 本論文では，配電系統における電圧不平衡を改善する方法である配電線のねん架及び柱上変圧器の接続相付替工事を実施する地点を最適化する問題に対して適用する組合せ最適化手法の一つである高速改良整数型Population-based Incremental Learning (Fast IIF-PBIL)について，ハイパーパラメータの感度解析を行なった。

要約(英語): In this paper, sensitivity analysis of hyperparameters is performed for Fast Improved Integer Population-based Incremental Learning (Fast IIF-PBIL). The problem is to optimize the points at which the distribution lines are twisted and the connecting phases of the pole mounted transformers are to be replaced. Using the optimization method, the voltage unbalance in the electric power distribution systems is improved.

本誌: 2023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: 35-40 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,329 Kバイト