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J-GLOBAL ID：201602256689011128   整理番号：16A0975022

PMU(フェーザ測定ユニット)の配置の最適化におけるmapreduceを用いたスケーリング遺伝的アルゴリズムの応用【Powered by NICT】

Application of scaling genetic algorithms using mapreduce in optimizing the configuration of PMU

著者 (3件)： Liu Zhi Jian (School of Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology) ,  Wang Ming Yu (School of Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology) ,  Wang Dong Dong (School of Electrical Engineering, Kunming University of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CICED  ページ： 1-5  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： 電力系統の構造はより大きく,より複雑化する傾向にあるので,PMU(フェーザ測定ユニット)の配置は,より複雑な問題となっている。いくつかのアルゴリズムが,構成方式を最適化するために使用され,予想される目標を達成するが,それらのいくつかは測定精度を改善し,同時に計算効率を増加させることはできない。状態推定の精度と最適配置の効率を高めるために,本論文では,遺伝的アルゴリズムMapReduceモデルへのモデル化,MapReduce遺伝的アルゴリズム(MRGA)は,いくつかの並列計算性能,スケーラビリティ,良好な適合性収束などを有している。MRGAはPMUの最適配置を探索するHadoopのクラスタを計算する上に実装した。一方,この実現可能性とMRGAの計算性能をIEEE14ノードシステム,IEEE118ノードシステム,Wp2383ノードシステムにより検証した。この方法を設置PMU(フェーザ測定ユニット)数,溶液の多様性,渋味及び実用性の重要な利点を持つ。Copyright 2016 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： *最適化 ,  適応性 ,  測定精度 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  モデリング ,  状態推定 ,  並列演算 ,  *アルゴリズム ,  渋味
準シソーラス用語： 実用性 ,  Hadoop ,  *MapReduce ,  最適配置 ,  計算効率 ,  *フェーザ測定ユニット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (7件)： PMU ,  フェーザ測定ユニット ,  最適化 ,  MapReduce ,  スケーリング ,  遺伝的アルゴリズム ,  応用