過渡データを用いたオンライン電力系統慣性力推定手法における機械入力近似手法に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 105

グループ名: 【B】令和5年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Study on the Mechanical Power Approximation Method for Online Power System Inertia Estimation Method Using Transient Data

著者名: 王宇凱（東京大学），横山明彦（東京大学），馬場旬平（東京大学）

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

キーワード: 電力系統慣性|パラメータ推定|多項式近似|Power system inertia|Parameter estimation|Polynomial approximation

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(VRE)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いく。このため、系統の安定性が低下するリスクがあり、系統慣性低下に迅速に対処するためには、電力系統の慣性をオンラインで推定することが重要となる。先行研究では移動サンプリングウィンドウを用いた手法が提案され、過渡時の慣性力オンライン推定を実現している。本稿では慣性力オンライン推定における機械入力の多項式近似次数を検討し、最適の次数を同定した。

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