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J-GLOBAL ID：201202298730343813   整理番号：12A1729644

疑似測定モデリングのための人工神経回路網方式を用いた配電系統状態推定

Distribution System State Estimation Using an Artificial Neural Network Approach for Pseudo Measurement Modeling

著者 (4件)： MANITSAS Efthymios (Imperial Coll. London, London, GBR) ,  SINGH Ravindra (Imperial Coll. London, London, GBR) ,  PAL Bikash C. (Imperial Coll. London, London, GBR) ,  STRBAC Goran (Imperial Coll. London, London, GBR)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 27  号： 4  ページ： 1888-1896  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  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： 本稿では,配電系統状態推定(DSSE)のための疑似測定モデリングへの人工神経回路網(ANN)に基づく解法を述べた。提案した方法論は,有効と無効電力注入の2つのANNを訓練するため,負荷分布とオフライン負荷流れ解析または歴史データを用いた。連携した誤差モデルに加えてANNを,限定数の実際の電力潮流測定による状態推定応用の疑似測定をモデル化するため後で使用した。疑似測定モデリング用のANNに基づく方式を持つDSSEは,少数の実測定による許容精度の推定をした。提案した方式の主な利点は,ANNが,利用可能な実測定で平均負荷分布を効果的に同時発生し,そして疑似測定として平均負荷分布を用いることとの比較で,より良い品質の疑似測定を生成した。結果として,より良い品質推定を作るDSSE機能で,ネットワーク装置を大きい信頼でその限界近くで運転できた。さらに,ANNは年負荷成長,システム拡張および電力潮流測定拡大,を考慮して容易に再訓練できた。

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 ,  *モデリング ,  方法論 ,  無効電力 ,  有効電力 ,  電力潮流 ,  通信装置
準シソーラス用語： ネットワーク装置 ,  *人工神経回路網 ,  *電力系統状態推定

分類 (2件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデリング ,  人工神経回路網 ,  配電系統 ,  状態推定