配電系統における電圧不平衡改善に向けた配電線工事地点最適化に用いる高速改良整数型Population-Based Incremental Learningに対するベイズ最適化によるハイパーパラメータ自動調整

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24053,PSE24065,SPC24107

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: 2024/03/04

タイトル(英語): Automatic Hyperparameter Tuning by Bayesian Optimization for Fast Improved Integer Population-Based Incremental Learning for Construction Point Optimization aiming Voltage Unbalance Mitigation in 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),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|電圧不平衡改善|整数型ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ|ハイパーパラメータ自動調整|electric power distribution systems|voltage unbalance mitigation|integer form of population-based incremental learning|automated hyperparameter tuning

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を実施する工事地点を最適化する問題に対して適用される，進化計算手法の一つである高速改良整数型Population-Based Incremental Learningに対して，ベイズ最適化を用いたハイパーパラメータ自動調整手法を提案する。モデル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): In this paper, an automatic hyperparameter tuning by bayesian optimization is performed for Fast Improved Integer Population-based Incremental Learning (Fast IIF-PBIL), one of the evolutionary computation methods. 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: 2024年3月7日-2024年3月8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: 43-48 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,517 Kバイト