グレーボックスモデルを用いた参照信号整形による電力レジリエンス強化

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2021/05/01

タイトル(英語): Grid Resilience Enhancement by Reference Shaping based on Gray-Box Model

著者名: 定本　知徳（電気通信大学,情報理工学研究科,機械知能システム学専攻），井上　正樹（慶応義塾大学,理工学部,物理情報工学科），金子　修（電気通信大学,情報理工学研究科,機械知能システム学専攻）

著者名(英語): Tomonori Sadamoto (Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications), Masaki Inoue (Department of Applied Physics and Physico-Informatics, Faculty of Sci

キーワード: 電力レジリエンス，参照信号整形，グレーボックスモデル　　grid resilience，reference signal shaping，gray-box model

要約(英語): We propose a new method for enhancing resiliency of power systems integrated with renewable power resources. In the proposed method, we design a resilience enhancer that shapes reference values, generated by existing any power flow computation scheme such as EDC, so that the influence of faults on power system dynamics can be appropriately mitigated. The design of the resilience enhancer is based on so-called gray-box modeling, which is a fusion of a few prior knowledge on the grid and data acquired in its healthy operation. The effectiveness of the proposed method is investigated through a three-machine system integrated with three solar farms.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.141 No.5 （2021） 特集：神経工学

本誌掲載ページ: 694-703 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/ieejeiss/141/5/141_694/_article/-char/ja/