Extreme Learning Machineを用いた確率潮流計算法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE25021,PSE25053,SPC25068

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: 2025/03/03

タイトル(英語): Development of Probabilistic Power Flow Calculation Method using Extreme Learning Machine

著者名: 大澤 拓門(苫小牧工業高等専門学校),赤塚 元軌(苫小牧工業高等専門学校)

著者名(英語): Takuto Ohsawa(National Institute of Technology, Tomakomai College),Motoki Akatsuka(National Institute of Technology, Tomakomai College)

キーワード: 確率潮流計算|不確実性|機械学習|Ｅｘｔｒｅｍｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅ|Probabilistic Power Flow|Uncertainty|Machine Learning|Extreme Learning Machine

要約(日本語): 近年，環境問題か再生可能エネルギー電源の導入が進んでいるが，出力が天候等によって左右される不確実性を有しているため，不確実性が与える影響を正確に把握する必要がある。不確実性を評価するため，確率潮流計算を応用することが考えられるが計算負荷が非常に高い。そこで，本研究では高速な学習が可能なExtreme Learning Machine用いた確率潮流計算の計算手法を提案する。

要約(英語): In recent years, renewable energy resources have been widely introduced to address environmental issues, but their output has uncertainty caused by weather conditions. Accurately assessing this impact is crucial. This study proposes a probabilistic power flow calculation method using Extreme Learning Machine, enabling faster computation to evaluate such uncertainties efficiently.

本誌: 2025年3月6日-2025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-1

本誌掲載ページ: 111-116 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,291 Kバイト