過渡安定度におけるN波脱調予測に対するオンラインデータマイニング手法の適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: P2

グループ名: 【B】平成27年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2015/08/26

タイトル(英語): Transient Stability Multi Swing Step-out Prediction Using Online Data Mining

著者名: 柿阪博登 (早稲田大学),小見 拓也(早稲田大学),岩本 伸一(早稲田大学)

著者名(英語): Hiroto Kakisaka(Waseda University),Takuya Omi(Waseda University),Shinichi Iwamoto(Waseda University)

キーワード: 過渡安定度|N波脱調|WAMS|オンライン解析|データマイニング異常検知|transient stability|multi swing step-out|wide area measurement system|online analysis|data mininganomaly detection

要約(日本語): 近年，電力系統構成の大規模化・分散化が進み，N波脱調の発生が懸念されている。一方でWAMS と呼ばれる広域監視システムの導入が普及し始めており，従来監視不可能であった過渡状態を即座に把握出来るようになった。本稿ではデータマイニング手法の一つである変化点検出エンジンCF　(ChangeFinder) に，有効電力を入力として与えることで，オンラインで適用可能なN波脱調予測手法を提案する。さらにCFの2段階学習に大きくかかわる忘却パラメータ推定には，機械学習の一つである分類木を用いることにより予測の精度を向上させる。これにより，本手法と電源の制御手法を組み合わせることで，脱調を未然に防ぐ手法の開発に貢献できる可能性がある。

PDFファイルサイズ: 425 Kバイト