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J-GLOBAL ID：201702232326799863   整理番号：17A0356000

スライスサンプリングに基づく風力発電システムの確率潮流計算【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Load Flow Calculation Based on Slice Sampling for Wind Farms Integration System

著者 (3件)： Zhang Xiaoying (College of Electrical and Information Engineering Lanzhou University of Technology) ,  Wang Kun (College of Electrical and Information Engineering Lanzhou University of Technology) ,  Zhang Labao (School of Electronic Science and Engineering Nanjing University)
資料名： Diangong Jishu Xuebao  (Diangong Jishu Xuebao)
巻： 31  号： 23  ページ： 100-106  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2502A  ISSN： 1000-6753  CODEN： DIJXE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： MARKOV連鎖モンテカルロ(MCMC)シミュレーションに基づく確率的電力潮流計算法において,広く使用されているGIBBSサンプリングアルゴリズムは,多くの複雑な反復演算を必要とし,正確な計算結果を得ることができる。このアルゴリズムの欠陥を解決するために,切片(SLICE)アルゴリズムに基づくMCMC法を提案し,風力発電システムの確率的電力潮流計算に適用した。まず第一に,ウインドファームの出力を重み付きGAUSS混合分布(WGMD)によってモデル化する。次に,サンプル採取アルゴリズムを用いてウインドファーム出力の確率分布をサンプリングし,ウインドファーム出力のサンプル空間を構築した。最後に,サンプル空間における各サンプリング点の電力潮流計算を行い,風力発電モデルを含むIEEE39バスシステムにおけるGIBBSサンプリングアルゴリズムによる結果と比較した。結果は以下を示す。スライスサンプリングアルゴリズムは,従来のMCMC法の計算精度を著しく改善することができた。同時に,GIBBSサンプリングアルゴリズムと比較して,サンプリングアルゴリズムによって生成されたMARKOV連鎖は,より速く,より安定して分布することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *風力発電 ,  *潮流計算 ,  演算 ,  モデリング ,  モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  確率分布 ,  シミュレーション ,  ウインドファーム
準シソーラス用語： 計算精度 ,  混合分布 ,  MCMC ,  *風力発電機 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Wind farms integration ,  probabilistic load flow ,  slice sampling ,  Gibbs sampling ,  Markov Chain Monte Carlo simulation method

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： スライス ,  サンプリング ,  風力発電システム ,  確率 ,  潮流計算