高速分離状態推定器の収束特性改善と不良データ検出の一手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 150

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): Convergence Improvement and Bad Data Detection Method for Fast-Decoupled State Estimator

著者名: 江島 慶彦(早稲田大学),龍野 正志(早稲田大学),岩本 伸一(早稲田大学)

著者名(英語): Yoshihiko Ejima(Waseda University),Masashi Tatsuno(Waseda University),Shinichi Iwamoto(Waseda University)

キーワード: 高速分離状態推定器|最適乗数|収束改善|不良データ|Fast-Decoupled State Estimator|Optimal Multiplier|Convergence Improvement|Bad Data

要約(日本語): 現在の大規模な電力系統ネットワークを日々安全に、効率よく運用するために欠かせない技術として状態推定法がある。状態推定手法には様々なものが提案されているが、その中でも重要な手法として高速分離状態推定法(Fast-Decoupled State Estimator)がある。しかし、この手法は近似を施したそのシンプルなアルゴリズムから、r/xの比率が大きな系統や、不良データの混入などによって収束特性に悪影響が出るという欠点を有する。この場合状態推定計算はその反復の過程で発散、または振動し解を求められない。そこで電力潮流計算の収束特性改善用に提案された最適乗数を状態推定計算に応用する。最適乗数を導入することによって状態推定計算の収束特性を改善し、さらに不良データ処理にそれを応用する。

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