Ｐｒｅｄａｔｏｒ－Ｐｒｅｙ　Ｂｒａｉｎ　Ｓｔｏｒｍ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎを用いた電圧制御のための最適回路分割法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE18077

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: 2018/09/26

タイトル(英語): Application of Predator-Prey Brain Storm Optimization to Optimal Network Tearing for VQC

著者名: 小川 彰太(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Shota Ogawa(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 最適回路分割法|ＶＱＣ|進化的計算|Ｐｒｅｄａｔｏｒ－Ｐｒｅｙ　Ｂｒａｉｎ　Ｓｔｏｒｍ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ|Optimal Network tearing method|VQC|Evolutionary Computation|Predator-Prey Brain Storm Optimization

要約(日本語): 本稿ではPredator-Prey Brain Storm Optimization(PPBSO)を用いた電圧制御のための最適回路分割法を提案する。大規模な電力系統において並列処理は重要なテーマである。そこで重要な技術が回路分割法である。回路分割法は電力系統をいくつかのサブシステムに分割する手法である。その際、サブシステム間の相互接続が少なくなる最適分割セットを見つける必要がある。そこで、本稿では群知能アルゴリズムであるPPBSOを用いた手法を提案し、例題系統に適用して有効性を示す。

要約(英語): This paper proposes a new method for optimal network tearing for VQC. Network tearing is a important technique that plays a key role to deal with Voltage and Reactive Power(VQC) in a hierarchical way. This paper proposes an optimal network tearing method that makes use of Predator-Prey Brain Storm Optimization of high performance evolutionary computation.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,007 Kバイト