バッドデータ検出とM-estimatorに基づくマルチエリアにおける電力状態推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-090

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Multi-area State Estimation based on Detection of Bad Data and Analysis using M-estimator

著者名: 三宅 修平(早稲田大学),馬郡 英樹(早稲田大学),中西 要祐(早稲田大学),岩村 一昭(早稲田大学)

著者名(英語): Shuhei Miyake(Waseda University),Hideki Magori(Waseda University),Yosuke Nakanishi(Waseda University),Kazuaki Iwamura(Waseda University)

キーワード: 電力状態推定,スマートグリッド,再生可能エネルギー,マルチエリア,バッドデータ,TukeyのM-estimator推定手法

要約(日本語): 近年，スマートグリッドの普及や再生可能エネルギーの大量導入など，電力系統の複雑化に伴い，発電と消費の両特性を有する複数のエリアにまたがる電力輸送が増加している.本研究では，クラスター化されたスマートグリッドの間で電力輸送を行う際に，発生する可能性のある電力系統状態量が異常値(バッドデータ)をもつことがあり，このバッドデータを検出し，正しい値を推定する新しい状態推定方法を提案する(1).さらに，系統内にバッドデータが存在した場合，提案手法を導入することにより，ほかのエリアにどのような影響が出るかを検討した.今回，ロバスト性の高い推定手法を開発するため，Tukeyが提案したM-estimator推定手法を電力状態推定に適用し，バッドデータ検出性能を向上させ状態推定計算における収束性を改善した.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 687 Kバイト