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J-GLOBAL ID：201202239756930346   整理番号：12A1439771

ニューラルネットワークを用いた配電状態推定の改善-電圧および無効電力制御特性

Neural Networks to Improve Distribution State Estimation-Volt Var Control Performances

著者 (5件)： BISERICA Monica (GIE IDEA, Saint Martin d’Heres, FRA) ,  BESANGER Yvon (UJF, Saint Martin d’Heres, FRA) ,  CAIRE Raphael (UJF, Saint Martin d’Heres, FRA) ,  CHILARD Olivier (Electricite de France R&D, Clamart, FRA) ,  DESCHAMPS Philippe (Schneider Electric, Grenoble, FRA)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 3  号： 3  ページ： 1137-1144  発行年： 2012年09月 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 配電系統中に多くの分散発電システム(DG)が接続されるようになると,配電系統制御センターは,配電系統だけでなく,DGの制御も行って,配電系統のリアルタイム監視しなければならなくなる。リアルタイム監視は,配電系統の場合,監視に必要なセンサが充分配置されていないため,これを補うためのモデル(仮想計測)の構築が必要となる。現在有効および無効電力負荷を推定するための負荷モデルは,従来の実績や想像上の負荷曲線を用いるものであり,非常に精度が低く,系統状態の推定精度の低下の原因となっている。本文では,ニューラルネットワークを適用して,この負荷モデルの精度を向上させる手法を提案するとともに,フランスの20kV配電系統の電圧および無効電力制御に適用した結果を報告した。軽負荷および中負荷の何れの場合にも推定誤差を低減できることが分かった。

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *配電系統 ,  状態推定 ,  *電圧制御 ,  *無効電力 ,  *電力制御 ,  分散型電源 ,  系統連系 ,  実時間処理 ,  監視制御システム ,  解析モデル ,  精度 ,  誤差
準シソーラス用語： 負荷モデル

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  配電 ,  状態推定 ,  無効電力 ,  制御特性