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J-GLOBAL ID：201702256324342084   整理番号：17A1261813

多目的ハイブリッドPSO(粒子群最適化)-KrillH erdアルゴリズムを用いた配電状態推定のための測定装置の最適配置【Powered by NICT】

Optimal Allocation of Measurement Devices for Distribution State Estimation Using Multiobjective Hybrid PSO-Krill Herd Algorithm

著者 (2件)： Prasad Sachidananda (National Institute of Technology, Warangal, Telangana, India) ,  Vinod Kumar D. M. (Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology, Warangal, Telangana, India)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 66  号： 8  ページ： 2022-2035  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  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： 本論文では,スマート配電網における正確な状態推定(SE)のための測定装置の数と位置を最適化するための新しい多目的ハイブリッド型パーティクルスワーム最適化(PSO) オキアミ群(KH)Pareto最適化アルゴリズムを提案した。三つの目的を最小化すると考えられる1)トータルコスト2)バス電圧の大きさの平均相対百分率誤差(APE)および3)バス電圧角のAPE。目的関数は互いにに関して矛盾するとして,多目的Pareto非優越ソーティングハイブリッドPSO KH最適化アルゴリズムを提案した。このアプローチでは,荷重のランダム変動と測定装置の計測誤差も考慮に入れた。提案したアルゴリズムは,コストを最小化し,システムのより優れたモニタリングと制御のための分布状態推定器の精度を向上させた。さらに,SE性能に及ぼす分散型発電の影響も調べた。提案アルゴリズムの実現可能性はIEEE69母線系統および実際のインドの85バス動径分布ネットワークで実証した。得られた結果は,従来のKHアルゴリズムとPSO(粒子群最適化)と比較して,よく知られている多目的非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムと検証のための動的計画法に基づいた既存の手法とした。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： *状態推定 ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  ネットワーク ,  電圧 ,  *計測器 ,  測定誤差 ,  ソーティング ,  目的関数 ,  *配電 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  配電網 ,  *最適配置 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： PSO ,  粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  配電 ,  状態推定 ,  測定装置 ,  最適配置