年間運用計画の短時間化のためのクラスタリングアルゴリズム提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE20023,PSE20028,SPC20077

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術/【D】産業応用部門 半導体電力変換合同研究会

発行日: 2020/03/05

タイトル(英語): Proposal of clustering algorithm for shortening annual operation

著者名: 青柳 拓希(琉球大学),千住 智信(琉球大学)

著者名(英語): Hiroki Aoyagi(university of the ryukyus),Tomonobu Senjyu(university of the ryukyus)

キーワード: 発電機起動停止計画問題|クラスタリング|負荷需要パターン分類|Unit commitment problem|Clustering| Load demand pattern classification

要約(日本語): 1年間を考慮したUC問題は変数の多さから多量のシミュレーション時間を必要とする。従来ではk-means法などのクラスタリングを用いて電力負荷需要のパターン分類を行い、考慮する変数を減らしてきた。しかし、クラスタ数kを決める必要がある、関係性の低いデータも考慮するといった欠点が存在する。そこで本研究では、DBSCANの考え方を用いたアルゴリズムによってノイズを除去し、クラスタ数の指定が必要無い負荷需要パターン分類を行う。

要約(英語): The UC problem considering one year requires a large amount of simulation time due to the large number of variables. In this study, we classify the load demand pattern by using the algorithm based on the concept of DBSCAN, which eliminates noise and does not need to specify the number of clusters.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,334 Kバイト