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J-GLOBAL ID：201702264833930823   整理番号：17A0257948

社会学習適応型細菌採餌アルゴリズムに基づく相互接続電力網AGC最適コントローラ設計【JST・京大機械翻訳】

Optimal PI/PID Controller Design of AGC Based on Social Learning Adaptive Bacteria Foraging Algorithm for Interconnected Power Grids

著者 (5件)： Xie Pingping (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology)) ,  Li Yinhong (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology)) ,  Liu Xiaojuan (State Grid Beijing Electric Power Company, Xicheng District) ,  Shi Dongyuan (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology)) ,  Duan Xianzhong (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology (Huazhong University of Science and Technology))
資料名： Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao  (Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao)
巻： 36  号： 20  ページ： 5440-5448  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2285A  ISSN： 0258-8013  CODEN： ZDGXER  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： AGC制御装置のパラメータは,電力網の周波数制御の動的性能に重要な影響を及ぼす。不適切な制御装置パラメータは,大きな負荷擾乱を伴う送電網の周波数安定性をもたらすかもしれない。相互接続電力網AGC制御装置のパラメータ最適化問題を解決するために,社会学習に基づく適応型細菌採餌アルゴリズムに基づく最適制御装置の設計法を提案した。この方法は,社会的学習メカニズムと適応ステップサイズ戦略を標準細菌採餌アルゴリズムに導入し,細菌の最適化過程における走化性,クラスタ化,および繁殖を改善することによって,アルゴリズムの収束速度と最適化精度を改善した。2つの地域の相互接続電力網AGCシステムのシミュレーションモデルを確立し,提案したアルゴリズムを用いてその制御装置パラメータを最適化した。シミュレーション結果は,提案方法の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  周波数安定度 ,  制御装置 ,  *相互接続 ,  シミュレーションモデル ,  周波数制御 ,  クラスタ化 ,  *電力系統 ,  *細菌 ,  送電系統
準シソーラス用語： 収束速度 ,  パラメータ最適化 ,  *制御設計 ,  *社会学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： bacteria foraging algorithm ,  social learning ,  adaptive step strategy ,  automatic generation control ,  optimal controller design

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 社会 ,  学習 ,  細菌採餌アルゴリズム ,  相互接続 ,  電力網 ,  AGC ,  コントローラ設計