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J-GLOBAL ID：201702250692757222   整理番号：17A1728473

システムにおける最適電力潮流のための風力発電地帯とFACTS装置の設置とサイズ決定における非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム(NSGA II)の応用【Powered by NICT】

Application of non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) in siting and sizing of wind farms and FACTS devices for optimal power flow in a system

著者 (3件)： Aghaebrahimi Mohammad R. (Department of Electrical Power Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran) ,  Golkhandan Reza Kazemi (Department of Electrical Power Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran) ,  Ahmadnia Sajjad (Department of Electrical Power Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AFRICON  ページ： 44-50  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム-II(NSGA II)を適用した電力系統におけるウィンドファーム(WF)とフレキシブル交流送電システム(FACTS)デバイスの有効位置と規模を示した。NSGA-IIにおける同時に考慮した目的は,a)コストの低減,b)研究中のシステムにおけるバスの電圧プロファイルの改善。シミュレーションでは,WFの最適配置化と最適サイズは,研究下の電力系統におけるFACTS機器の最善の設置および設定と共に調べた。K-meansクラスタリングアルゴリズムは,1年の8760時間におけるWF出力と負荷電力需要に関連するデータの分類に適用した。シミュレーション結果を互いに比較し,最終的に,最良の解を紹介した。IEEE信頼性試験システム(IEEE RTS)はシステムパラメータの研究のための,相互に提案されたソリューションの比較のためにテストシステムとして使用されている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力需要 ,  シミュレーション ,  *ウインドファーム ,  *FACTS ,  電力系統 ,  *ソーティング ,  最適規模 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  信頼性試験 ,  IEEE
準シソーラス用語： k-means法 ,  最適配置 ,  電圧プロフィル ,  *NSGA-II ,  *最適電力潮流 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  気体燃料の製造  (YE02030F) ,  燃焼一般  (XE04010W) ,  化学プロセスの制御  (XC02020N) ,  電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (8件)： 最適電力潮流 ,  風力発電地帯 ,  FACTS ,  サイズ ,  支配 ,  ソーティング ,  遺伝的アルゴリズム ,  応用