リアプノフ法に基づいた電力系統のニューラル安定化制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-056

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): Neural Stabilizing Control for Electric Power System via Lyapunov Method

著者名: 榎本 格士(大阪府立大学),永田 智巳(大阪府立大学),石亀 篤司(大阪府立大学),西垣内 秀俊(関西電力)

著者名(英語): Tadashi Enomoto(Osaka Prefecture University),Tomomi Nagata(Osaka Prefecture University),Atsushi Ishigame(Osaka Prefecture University),Hidetoshi Nishigaito(The Kansai Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 電力系統|リアプノフ法|ニューラル制御

要約(日本語): 　大規模複雑化する電力系統の安定化制御手法の開発は、規制緩和などの影響もあり今後益々その重要性が増してくると考えられる。本論文は、電力系統の安定化制御器を多層ニューラルネットで近似し,リアプノフの安定性を満足するようにニューラルネットの重みを決定する制御手法を提案するものである。また、そのニューラルネットの重み決定には、微分不可能最適化手法を用いなければならないため、本文では社会システムを模擬した最適値検索アルゴリズムであるParticle Swarm Optimization(PSO)の適用を試みる。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 115 Kバイト