過渡安定度におけるN波脱調予測に対するデータマイニング異常検知手法の適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE14106

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術研究会

発行日: 2014/09/24

タイトル(英語): Transient Stability Multi Swing Step-out Prediction using Anomaly Detection with Data Mining

著者名: 小見 拓也(早稲田大学),岩本 伸一(早稲田大学)

著者名(英語): Omi Takuya(Waseda University),Iwamoto Shinichi(Waseda University)

キーワード: 過渡安定度|Ｎ波脱調|オンライン解析|データマイニング|異常検知|Transient Stability|Multi Swing Step-out|Analysis Online|Data Mining|Anomaly Detection

要約(日本語): 近年、再生可能エネルギー大量導入などにより電力系統構成の複雑化が進み、発電機の脱調過程も複雑化している。そして、情報通信の発達により位相角データなどの時系列データがオンラインで入手可能となり、新しい脱調予測方式の確立が期待されている。そこで本稿では、オンライン解析を目的としてN波脱調のような複雑な波形の予測に対してデータマイニングによる異常検知手法を用いることを提案していく。

要約(英語): Recently, electric power systems become more complex and that makes it more difficult to control power systems. Due to development of information and communication technologies, phase angles are available online. In this paper, we propose a method that can predict transient stability multi swing step-out using anomaly detection with data mining.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,644 Kバイト