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J-GLOBAL ID：201702268751367737   整理番号：17A1276284

複数シナリオに基づくネットワーク縮小【Powered by NICT】

Network reduction based on multiple scenarios

著者 (4件)： Marinho Nuno (EDF R&D, 7 bd Gaspard Monge, 91120 Palaiseau, France) ,  Phulpin Yannick (EDF R&D, 7 bd Gaspard Monge, 91120 Palaiseau, France) ,  Folliot Damien (EDF R&D, 7 bd Gaspard Monge, 91120 Palaiseau, France) ,  Hennebel Martin (EDF R&D, 7 bd Gaspard Monge, 91120 Palaiseau, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Powertech  ページ： 1-6  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： 大規模電力系統のシミュレーションは,ネットワークモデルの複雑さの減少を必要とする。異なった作業は,バスを集約し,これらのクラスタの間の関係,設定点が変化するときは計算的に高価であると特定の運転点の周りの,大きな誤差を提示に開発をモデル化するための方法論を提案した。凝集ネットワークバスにおける縮小されたネットワークモデルを定義し,クラスタリングアルゴリズムを用いて,最適化問題としてその精度を評価するために性能評価指標としてそれらの間の結合をモデル化するための方法論を提案した。多重動作シナリオの利用,システム運用設定点へのロバスト性を改善するのに役立つことを,ヨーロッパ送電網の現実的な事例研究への応用を通じて芸術の状態から区別する。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： 事例研究 ,  最適化問題 ,  クラスタ ,  ロバスト性 ,  *ネットワーク ,  性能評価 ,  ヨーロッパ ,  多重化 ,  送電系統 ,  系統運用 ,  モデリング
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  ネットワークモデル ,  運転点 ,  目標値 , 【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 (2件)： シナリオ ,  縮小