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J-GLOBAL ID：201702214035187282   整理番号：17A1521820

動的減次モデルに基づく電力系統の非線形電圧予測制御【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear Voltage Prediction Control of Power System Based on Dynamic Reduced Model

著者 (4件)： Lan Xiaoming (華北電力大学電气与電子工程学院,河北省保定市,071003) ,  Wang Ying (国网河北省電力公司経済技術研究院,石家庄市,050021) ,  Zhao Hongshan (華北電力大学電气与電子工程学院,河北省保定市,071003) ,  Mi Zengqiang (華北電力大学電气与電子工程学院,河北省保定市,071003)
資料名： Dianli Jianshe  (Dianli Jianshe)
巻： 38  号： 3  ページ： 34-41  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3445A  ISSN： 1000-7229  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： 従来の電圧制御は電力潮流方程式を採用することが多く、電圧が事故後の安定運転点までの過渡過程で不安定になる可能性があるため、システムのダイナミックモデルに基づいて電力系統電圧制御を行う必要がある。動的減次モデルに基づく新しい非線形電圧予測制御法を提案した。最適化計算時間を低減するために,電力系統の特性に従って,経験的Gramian平衡低減法を改良し,改良した経験的Gramian平衡低減法を用いて,電力系統の非線形動的モデルの次元を低減した。モデルの計算精度と数値安定性を改善するために,4次収束を用いたAdams法によるオイラー法を用いて状態予測を行い,次数低減モデルに基づく多段階予測-転がり最適化モデルを構築した。さらに,モデルの解において,温度の起動方法と小さい反復回数の限界Nmaxを用いて,反復回数を減らした。提案した方法を,New England 10機39母線電力系統により検証した。結果は,提案した方法が予測モデルの数値的安定性を改良して,モデルの時間を大いに減少することができて,システムの電圧安定性を維持することができることを示して,それは,応答システムにおいて予測することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電圧 ,  *予測 ,  最適化 ,  *予測制御 ,  ダイナミックモデル ,  CPU時間 ,  電圧制御 ,  状態推定 ,  *電力 ,  *電力系統 ,  電力潮流
準シソーラス用語： 電圧安定性 ,  最適化モデル ,  系統電圧制御 ,  *減次モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： power system ,  voltage control ,  dynamic model ,  model predictive control(MPC) ,  model reduction

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 減次モデル ,  電力系統 ,  非線形 ,  予測制御