Just In Timeモデリングとコレントロピーを用いた外れ値を考慮した配電系統状態推定へのディペンダブルな並列複数集団型Modified Brain Storm Optimizationの適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: 12

グループ名: 【B】令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2019/08/23

タイトル(英語): Dependable Parallel Multi-Population Modified Brain Storm Optimization for Distribution State Estimation considering Outliers using Just-In-Time Modeling and Correntropy

著者名: 東 大智(明治大学),福山 良和(明治大学),大井 章弘(富士電機),神通川 亨(富士電機),藤本 久(富士電機)

著者名(英語): Daichi Azuma|Yoshikazu Fukuyama|Akihiro Oi|Toru Jintsugawa|Hisashi Fujimoto

キーワード: 配電系統|負荷推定型状態推定|Just in timeモデリング|コレントロピー|ディペンダビリティ並列複数集団型Modified Brain Storm Optimization,Distibution system,Load adjustment distribution state estimetion,Just in time modeling,Correntropy,DependabilityParallel multi-population modified brain storm optimization

要約(日本語): 本論文では，Just In Time(JIT)モデリングとコレントロピーを用いた外れ値を考慮した配電系統状態推定にディペンダブルな並列複数集団型Modified Brain Storm Optimizationを適用することを提案する。もし外れ値が計測された場合，コレントロピーは，外れ値が計測された計測機では，真値に近い値に推定できないため，JITモデリングにより予測値を出力する。また，分散電源の出力が変動することを考慮すると，計算の高速に，かつプロセスが遅延しても計算を継続させるために，ディペンダブルな並列分散処理手法が必要となる。提案法は，IEEE33母線系統に適用し，高速に，かつ高い故障確率でも推定計算を維持できる解を得られると同時に，外れ値に影響を受けずに良好な推定結果を得られることを確認した。

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