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J-GLOBAL ID：201702273184093618   整理番号：17A0067640

ニューラルネットワークに基づく方法によるインピーダンス計算法の高速計算法【JST・京大機械翻訳】

Fast Estimation Method for Normal Impedance Modulus Margin Based on Neural Network

著者 (3件)： Yan Tingxin (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University) ,  Liu Guangye (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University) ,  Xie Dongdong (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University)
資料名： Dianwang Jishu  (Dianwang Jishu)
巻： 40  号： 8  ページ： 2389-2394  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2514A  ISSN： 1000-3673  CODEN： DIJIES  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： 電力系統の現在の電圧安定性をオンラインで迅速に評価するために,遺伝的アルゴリズムによって最適化されたBPニューラルネットワークの電圧安定性評価モデルを確立した。一般的非線形方程式の極値解析原理に基づいて,システムの静的電圧安定性判定基準を引き出した。これに基づき,静的電圧安定性を評価するための負荷法を提案した。THEVENINインピーダンス指数と比較して,提案した方法は,ニューラルネットワークの電圧安定性のオンライン予測に適用することができた。システムの同期電力の擾乱の下で,システムの弱い領域のノードの負荷有効電力,無効電力とノードのNIMMI値の間の非線形写像関係を確立して,それによって,ニューラルネットワークの評価モデルを確立した。遺伝的アルゴリズムを用いてBPニューラルネットワークの重みと閾値を最適化し,予測精度を改善した。MATLABシミュレーション結果は以下を示す。従来の電力潮流計算と比較して,提案した方法の計算速度は大いに加速され,システムの電圧安定性のオンライン予測を実現するのに有利である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *インピーダンス ,  電圧 ,  無効電力 ,  *高速計算 ,  潮流計算 ,  遺伝的アルゴリズム ,  非線形方程式 ,  電力 ,  最適化 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： MATLAB ,  評価モデル ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  オンライン ,  電圧安定性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： power system ,  voltage stability ,  normal dynamic equivalent impedance ,  normal impedance modulus margin index ,  genetic algorithm ,  BP neural network

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  インピーダンス ,  計算 ,  計算法