アンサンブルニューラルネットワークを用いた電力系統の動的状態推定法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-080

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Power System Dynamic State Estimation with Ensemble Artificial Neural Networks

著者名: 三輪陸人（明治大学）,森啓之（明治大学）

著者名(英語): Rikuto Miwa (Meiji University),Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: 動的状態推定|パイロットバス|ニューラルネットワーク|アンサンブル学習|Dynamic state estimation|Pilot bus|Artificial neural network|Ensemble learning

要約(日本語): 本稿では，電力系統におけるアンサンブル学習(1)を用いた動的状態推定法を提案する。近年，電気自動車，再生可能エネルギーの普及，デマンドレスポンス，電力市場などの不確定な要因により，電力系統のセキュリティの劣化が懸念されている。この様な環境下では，動的状態推定が重要な役割を果たす(2)。電力系統の動的状態推定による予防制御は，その問題を解決できる有効な手段の一つである。本稿では，電力系統のリスクの特徴を抽出するパイロットバス(3)の考えに基づき，ノード電圧の動的状態推定を行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 398 Kバイト