コレントロピーを用いた配電系統状態推定への複数集団型DEEPSOの適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE18137

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: 2018/09/27

タイトル(英語): Multi-population Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization for Distribution State Estimation using Correntropy

著者名: 岩田 壮平(明治大学),福山 良和(明治大学),神通川 亨(富士電機),藤本 久(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Sohei Iwata(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Toru Jintsugawa(Fuji Electric Co., Ltd.),Hisashi Fujimoto(Fuji Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui(Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 配電系統|状態推定|複数集団|ディファレンシャルエボリューショナリーパーティカルスワームオプティミゼイション|コレントロピー|distribution system|state estimation|multi population|differential evolutionary particle swarm optimization|correntropy

要約(日本語): 配電系統の実機器をモデル化すると非線形要素となり，潮流方程式が微分不可能，あるいは不連続になるという問題点がある。その為，進化計算手法である複数集団型DEEPSOを適用し，従来よりも推定精度が向上したことを確認した。また，コレントロピーを用いて，最小二乗法の問題点であった誤差を含む値に引っ張られるという問題を解決し，誤差を含む値を取り除いて推定が行えることが確認できた。

要約(英語): This paper proposes Multi-population differential evolutionary particle swarm optimization (DEEPSO) for distribution state estimation (DSE) using correntropy in electric power systems. The proposed method applies to a typical distribution system. The results indicate that the proposed DEEPSO based method can improve estimation results compared with conventional DEEPSO based method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,300 Kバイト