外乱発生後のリアルタイム情報を用いたオンライン電力系統慣性推定手法における加重最小二乗法の効果に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 196

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 Study on the Effectiveness of Weighted Least Squares Method in an On-Line Power System Inertia Estimation Method Using Real-Time Information After Disturbance

著者名: 王宇凱（東京大学），横山明彦（無所属），馬場旬平（東京大学）

著者名(英語): Yukai Wang (The University of Tokyo), Akihiko Yokoyama (Independent), Jumpei Baba (The University of Tokyo)

キーワード: 電力系統慣性|パラメータ推定|加重最小二乗法|Power system inertia|Parameter estimation|Weighted least squares method

要約(日本語): 電力変換器を介して系統に接続される変動性再生可能エネルギー発電が、従来の火力発電を置き換えるにつれて、系統に連系されている同期発電機が減少し、電力系統の慣性力も減少して行く。これは系統の周波数応答に影響を与えるため、系統慣性低下に対処するためには、電力系統の慣性を推定することが重要となる。そこで、先行研究では移動サンプリングウィンドウを用いて、外乱後のリアルタイム情報からオンラインでシステムの慣性を推定し、最適化する手法が提案されている。この手法ではデータは位相計測ユニット(PMU)から得ているとする。本稿では、この先行研究を基に推定方法の改良を行い、その効果を検討した。

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