高速な静的電圧安定度監視のための新しい最適回帰二進木の開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: 16

グループ名: 【B】平成17年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2005/08/10

タイトル(英語): Development of New Optimal Regression Tree for Fast Static Voltage Stability Monitoring

著者名: 小松 有文(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Yubun Komatsu(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 静的電圧安定度評価|系統監視|回帰二進木|データマイニング|メタヒューリスティクスニューラルネットワーク|Static Voltage Stability Assessment|System Monitoring|Regression Tree|Data Mining|Meta HeuristicsArtificial Neural Network

要約(日本語): 本稿では電圧安定度評価に対して,データマイニング手法である最適回帰二進木とニューラルネットワークを融合した手法を提案する。電圧不安定性の問題は,電力システムにおける事故の原因となる電圧崩壊に深く関係しているため,系統運用および信頼度の観点から重要である。しかし,近年の電気事業の自由化に伴い,電力系統における不確定性の要因が増大することが予想される。そのため電圧安定度を高速に評価し,監視することは重要と考えられる。そこで本稿では,メタヒューリスティクス手法を用いて最適化された回帰二進木により電圧安定度における特徴を抽出し,ANNを用いて高精度な電圧安定度指標Lの推定を行なう。

PDFファイルサイズ: 9,265 Kバイト