Predator Prey Brain Storm Optimizationを用いたロバスト配電系統状態推定法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 29

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): A Robust Method for Distribution System State Estimation with Predator Prey Brain Storm Optimization

著者名: 伊藤亮朗（明治大学），森啓之（明治大学）

著者名(英語): Akio Ito (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: 配電系統状態推定|DistFlow|進化的計算|Predator Prey Brain Storm Optimization|L1ノルム|Distribution systems State Estimation|DistFlow|Evolutionary computation|Predator Prey Brain Storm Optimization|L1 norm

要約(日本語): 本稿では，進化的計算であるBrain Storm Optimization(BSO)の改良手法であるPredator Prey BSO（PPBSO）を用いた配電系統への状態推定法を提案する。近年の配電自動化では，電圧無効電力制御，復旧制御，状態推定などがある。系統運用者が系統運用を円滑に行うためには，入力情報を提供する状態推定が必要になる。配電系統状態推定では必ずしも十分な観測値が得られない。配電系統潮流計算のDistFlowのネスト構造に注目した状態推定法を検討すると，変電所の状態量を推定する最適化問題に帰着する。その解法として高精度進化的計算のPPBSOを用いる手法を提案する。提案法はIEEE33ノード配電系統へと適用し，その有効性を示す。

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