配電系統状態推定への並列複数集団型Modified Brain Storm Optimizationの適用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 319-320

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Parallel Multi-Population Modified Brain Storm Optimization for Distribution State Estimation

著者名: 東 大智(明治大学),福山 良和(明治大学),神通川 亨(富士電機),藤本 久(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Daichi Azuma,Yoshikazu Fukuyama,Toru Jntsugawa,hisashi Fujimoto,Tetsuro Matsui

キーワード: 配電系統,負荷推定型状態推定,並列分散処理,並列複数集団型Modified Brain Storm Optimization

要約(日本語): 本論文では，並列複数集団型Modified Brain Storm Optimization(PMP-MBSO)を提案し，これを配電系統状態推定に適用することを提案する。配電系統の実際の機器をモデル化すると非線形要素となり，潮流方程式が微分不可能あるいは不連続になる場合があるため，進化計算の適用が必要となる。これまで多くの進化計算の適用が試みられており，著者らはMBSOの適用により良好な推定結果を得られたことを確認した。しかし近年，我が国においては，配電系統への再生可能エネルギーの大量導入に伴い，配電系統の状態はより不確実性を含むため，より高精度で解のばらつきが小さく，かつ短周期で状態推定が可能なオンラインDSEが必要となることが予想される。提案法はIEEE33ノード系統に適用し，計算の高速化かつ安定した推定値の生成が実現できていることを確認した。

本誌掲載ページ: 6-191 p

原稿種別: 日本語