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J-GLOBAL ID：201702290870258275   整理番号：17A0023035

不平衡3相配電システム電力損失低減と電圧プロファイル改善の代理モデルに基づく最適化【Powered by NICT】

Surrogate model based optimization of unbalanced three-phase distribution systemfor power loss reduction and voltage profile improvement

著者 (8件)： Tang Jia (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Wang Dan (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Jia Hongjie (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Gao Shuang (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Wang Weiliang (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Liu Kaixin (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China) ,  Chen Naishi (China Electric Power Research Institute, Haidian District, Beijing 100192, China) ,  Fan Menghua (State Grid Energy Research Institute, Changping District, Beijing 102209, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISGT-Asia  ページ： 15-22  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,不平衡三相配電系統,混合整数,凸と非線形計画問題の制約付き最適運用問題を解くための新しいKriging代理モデルに基づく最適化アルゴリズムを提案した。目的関数は,電力損失を低減し,電圧偏差を下げることである。,GAおよびPSO(粒子群最適化)のような従来の解決法は,高価な分布シミュレーションソフトウェアを頻繁に必要とする理由のためにこの問題を扱うために低効率であることを考慮すると,これは時間がかかる。本論文では,Krigingモデルを複雑な分布システムを近似するために適用し,それに基づく新規代用モデルに基づくアルゴリズムMSO MI(改良代理最適化混合整数)は最適化問題を解くために提示した。近似不平衡配電系統のためのKrigingモデルの精度を検証し,GAとPSO(粒子群最適化)と比較して,本提案のMSO MIの実現可能性を,非平衡IEEEの37ノード試験フィーダで実証した。ケーススタディの結果は,MSO MIは優れた収束特性を有し,GAとPSO(粒子群最適化)よりも限られた高価なシミュレーション時間内で良好な解を提供することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  制約条件 ,  非平衡状態 ,  *最適化 ,  IEEE ,  *配電系統 ,  最適化問題 ,  目的関数 ,  非線形計画法 ,  *電力
準シソーラス用語： Krigingモデル ,  粒子群最適化 ,  *電力損失 ,  最適アルゴリズム ,  *代用モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不平衡 ,  3相 ,  配電システム ,  電力損失 ,  電圧プロファイル ,  代理モデル ,  最適化