数式モデルとニューラルネットワークを併用した電力系統動特性の同定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-084

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): Identification of Power System Dynamics Using Mathematical Model and Neural Network

著者名: 高橋 規夫(神戸大学),大澤 靖治(神戸大学)

著者名(英語): Norio Takahashi(Kobe University),Yasuharu Ohsawa(Kobe University)

キーワード: ニューラルネットワーク|微分方程式モデル|一機無限大母線系統|電力系統動特性

要約(日本語): 筆者等は、ニューラルネットワーク（ＮＮ）による電力系統の動特性の同定に関して、すべてをＮＮで学習するのではなく、微分方程式モデルの出力と学習すべきデータ（教師信号）の誤差をＮＮによって学習する手法を提案し、小規模な模擬実験系統（一機無限大母線系統）における実験結果を教師信号として例題計算を行った。本報告は、詳細数式モデルの結果を教師信号とし、それと簡略数式モデルの結果との誤差をＮＮで学習することを試みたものである。すべてをＮＮで学習する従来手法と提案手法の学習の結果を評価するために、教師信号とＮＮの出力との誤差を計算して比較を行った。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 99 Kバイト