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J-GLOBAL ID：201702260255736481   整理番号：17A1774754

リアルタイムディジタルシミュレーションにおけるパラメータ同定のための平均-分散マッピング最適化の応用【Powered by NICT】

Application of mean-variance mapping optimization for parameter identification in real-time digital simulation

著者 (4件)： Gbadamosi Abdulrasaq (Department of Electrical Sustainable Energy, Delft University of Technology, Mekelweg 4, 2628CD, Delft, Netherlands) ,  Rueda Jose L. (Department of Electrical Sustainable Energy, Delft University of Technology, Mekelweg 4, 2628CD, Delft, Netherlands) ,  Wang Da (Department of Electrical Sustainable Energy, Delft University of Technology, Mekelweg 4, 2628CD, Delft, Netherlands) ,  Palensky Peter (Department of Electrical Sustainable Energy, Delft University of Technology, Mekelweg 4, 2628CD, Delft, Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FedCSIS  ページ： 11-16  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： 平均分散マッピング最適化(MVMO)アルゴリズムを用いたRTDSでシミュレートした活性分布システム(ADN)の動的等価(DE)負荷モデルのパラメータを特定する過程を検討した。MVMOは正規化範囲試料空間の内の独特の探索機構を介してその解の進化を含むその特徴集団ベースの進化的最適化アルゴリズムの新たな変異体である。低及び中電圧ネットワークにおけるDGの顕著な大規模集積のために,大規模電力系統の動的研究における得られたアクティブ配電ネットワークを表現するための適切な等価モデルを開発することが重要である。これは計算要求とシミュレーション時間を著しく低減する。システムの唯一の定義された部分は通常研究されているが,これは外部システムはDEで置換された,焦点地域の詳細なモデル化を可能にすることを意味している。測定データは,その開発されたDEのパラメータ同定のための収集したIEEEの34母線配電系統を改良し,参照ネットワークとして使用した。MATLAB,MVMOアルゴリズムとRTDS,モデルをシミュレートすることを含む最適化可能シミュレーションを確立した。詳細なネットワークとDEの反応を保持システムにおける異なる擾乱をに比較した。そのユニークなマッピング関数に基づくDEパラメータの同定にMVMOアルゴリズムの有効性を,応答の比較結果により反映された。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： LSI【IC】 ,  モデリング ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  IEEE ,  *シミュレーション ,  ネットワーク ,  配電系統
準シソーラス用語： MATLAB ,  等価モデル ,  配電網 ,  中電圧 ,  進化的最適化 ,  負荷モデル ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： リアルタイム ,  ディジタルシミュレーション ,  パラメータ同定 ,  平均 ,  マッピング ,  最適化 ,  応用