{"product_id":"ieej-zt026240","title":"リアプノフ法に基づいたニューロ安定化制御［IV］","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e6-240\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2002\/03\/26\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eNeuro Stability Control based on Lyapunov Method\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e平田 直人(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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eNaoto Hirata(Osaka Prefecture University),Atsushi Ishigame(Osaka Prefecture University),Hidetoshi Nishigaito(Kansai Electric Power Co.)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eリアプノフ法|PSO|メタヒューリスティック|安定化制御|ニューラルネットワーク\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e 大規模複雑化する電力系統の安定化制御手法について、制御性能向上を目的として、非線形特性のままモデル化する非線形制御手法を適用しようとする考え方がある。その1つとして階層型ニューラルネットワーク(NN)による非線形制御がある。この階層型ネットワークの重み学習にメタヒューリスティック手法の1つであるParticle Swarm Optimization(PSO)を用いる研究を進めてきた。しかし、従来の方法では局所解へ陥ってしまうことが多々あった。今回PSOに改良を加えることで局所解に陥る確立を下げることを試みた。本研究ではNNによる非線形制御を目的とし、PSOアルゴリズムを電力系統のGOV・AVR系に適用したシミュレーションの結果を報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e164 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46396213952751,"sku":"IEEJ-ZT026240-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_1828a20c-014f-4386-af7f-dd0cff151a3b.png?v=1744802277","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt026240","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}