ニューラルネットワークによる過渡安定度判定に用いる使用変数の選択法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-160

グループ名: 【全国大会】平成18年電気学会全国大会論文集

発行日: 2006/03/15

タイトル(英語): A Method of Selecting Variables Use for Transient Stability Study by Neural Network

著者名: 長峯 豊(日本大学),及川 昭(日本大学),佐藤 正弘(日本大学)

著者名(英語): Yutaka Nagamine(College of Industrial Technology,Nihon University),Akira Oikawa(College of Industrial Technology,Nihon University),Masahiro Sato(College of Industrial Technology,Nihon University)

キーワード: 過渡安定度|ニューラルネットワーク|特徴抽出|変数選択|電力系統

要約(日本語): 電力系統における安定度判定をニューラルネットワークを用いて行う。ある程度学習させた後、感度解析を行う。同一入力ニューロンからの接続の感度の平均が小さい場合、その入力がネットワークに対する影響が小さいとみなし、その入力ニューロンを削除する。これにより、入力変数を減少させていく。実際に電気学会East10系統モデルを用いてシミュレーションを行った結果、一機が脱調するパターンでは、脱調発電機近くのノード電圧位相の値を用いることにより十分な精度の判定を行うことが出来た。また、感度の低い入力変数から順に削除することによって、精度がもっとも高くなる使用変数を選択することができると考えられる。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,799 Kバイト