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J-GLOBAL ID：201502204704322709   整理番号：15A0977316

人工ニューラルネットワークとマルチエージェントシステムを用いたスマートグリッドにおける非線形負荷分類のための枠組み

A framework for classification of non-linear loads in smart grids using Artificial Neural Networks and Multi-Agent Systems

著者 (3件)： SARAIVA Filipe de O. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, Univ. of Sao Paulo. Av. Trabalhador ...) ,  BERNARDES Wellington M.S. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, Univ. of Sao Paulo. Av. Trabalhador ...) ,  ASADA Eduardo N. (Dep. of Electrical and Computer Engineering, Sao Carlos School of Engineering, Univ. of Sao Paulo. Av. Trabalhador ...)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 170  ページ： 328-338  発行年： 2015年12月25日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マルチエージェントシステム(MAS)を用いてシミュレートされたスマートグリッド環境における非線形負荷の分類ツールとして人工ニューラルネットワーク(ANN)を使用する一般的枠組みを提案した。近代的配電システムに設置された機器に関する通信および計算インフラの増加は,新しい自動化と協調制御動作を可能にする。これは,主に情報を管理し,処理し,リアルタイムモードでの動作を展開する能力のためである。一つの重要な測定ツールは,全ての顧客と共に存在するスマートメータである。測定機能に加えて,それは,通信機能といくつかの計算処理能力を有する。この基本構造を考慮して,目的は,この分散コンピューティング環境においてスマートメータにより測定された電流または電圧プロファイルだけに基づいて非線形負荷を分類/同定する方法を提示することである。本研究では,MASは分類に関するデータとタスクを管理し,ANNは分類を実行し,両ツールを,それぞれJADE/JAVAとMatlab環境で開発した。非線形医療電気医学負荷に対応する8つのクラスに分布した4000入力信号を用いるテストケースを使用し,サンプルの98.7%を正しく同定した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *スマートグリッド ,  *負荷 ,  分類 ,  *ニューラルネットワーク ,  マルチエージェントシステム ,  電力量計 ,  Java ,  プログラムパッケージ
準シソーラス用語： MATLAB ,  スマートメータ ,  *人工ニューラルネットワーク ,  *非線形負荷

分類 (2件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  マルチエージェントシステム ,  スマートグリッド ,  非線形負荷 ,  分類 ,  枠組み