過渡安定度におけるN波脱調予測に対するオンラインデータマイニング手法の適用

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門

発行日: 2016/02/01

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

著者名: 小見　拓也（早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻），柿阪　博登（早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻），岩本　伸一（早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻）

著者名(英語): Takuya Omi (Dept. of Electrical Eng. & Bioscience, Waseda University), Hiroto Kakisaka (Dept. of Electrical Eng. & Bioscience, Waseda University), Shinichi Iwamoto (Dept. of Electrical Eng. & Bioscience, Waseda University)

キーワード: 過渡安定度，N波脱調，WAMS，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，wide area measurement system，online analysis，data mining，anomaly detection

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 WAMS(Wide Area Measurement System), power system data are available online. In this paper, we propose a novel method that can predict transient stability multi swing step-out using anomaly detection with data mining. Especially we focus our attention on the theory of ChangeFinder which uses SDAR algorithm and the two step learning model. The forgetting parameter r used in SDAR is set by supervised learning. Active powers obtained by transient stability simulations are inputted to ChangeFinder and the proposed method can detect multi swing step-out. We verify the validity of the proposed method by simulations on the IEEJ 10 machine 47 bus-system.

本誌: 電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.136 No.2 （2016）

本誌掲載ページ: 137-144 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/136/2/136_137/_article/-char/ja/