配電系統事故復旧に適した解空間を選択的にサンプリングする遺伝的アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-4

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Genetic Algorithm Sampling the Solution Space Selectively for Power Distribution Network Restoration

著者名: 加藤能史 (横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Yoshifumi Kato(Yokohama National University),Tomoki Hamagami(Yokohama National University)

キーワード: 配電系統事故復旧|遺伝的アルゴリズム|解空間サンプリング解空間サンプリング|power distribution network restoration|genetic algorithm|solution space sampling

要約(日本語): 目的の難度に偏りのある多目的最適化問題において各世代で優秀な解を安定して得られる遺伝的アルゴリズムを提案する。本研究では配電系統事故復旧問題を扱った,マルチエージェントによるCNPを用いた配電系統事故復旧方式をベースとしている。この手法では,エージェントはCNPを用いることによって事故復旧を行い,このCNPによる交渉を行うためのパラメータをGAによって最適化を行っている。しかし,最適化で扱っている問題はタスクに難易度の偏りがあり,時間短縮のため複数のランダムな事故点で個体評価したGAの場合,各世代のエリート解の能力が安定しないという問題があった。これに対し,事故復旧の難易度を考慮した新しいGAを提案する。提案手法によって復旧性能の改善を示す。

PDFファイルサイズ: 2,609 Kバイト