{"product_id":"ieej-zt20216-080","title":"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","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\u003e6-080\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2021\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003ePower System Dynamic State Estimation with Ensemble Artificial Neural Networks\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e三輪陸人（明治大学）,森啓之（明治大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eRikuto Miwa (Meiji University),Hiroyuki Mori (Meiji University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\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\u003e398 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":46401969815791,"sku":"IEEJ-ZT20216-080-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_1c5d6be4-86fb-4c47-9f87-202cf7ebadf0.png?v=1744965080","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20216-080","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}