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J-GLOBAL ID：201802211376562008   整理番号：18A0942172

多目的進化的アルゴリズムを用いた能動分布状態推定のためのPMUおよびIED展開におけるトレードオフ【JST・京大機械翻訳】

Trade-offs in PMU and IED Deployment for Active Distribution State Estimation Using Multi-objective Evolutionary Algorithm

著者 (2件)： Prasad Sachidananda (Department of Electrical Engineering, NIT Warangal, Warangal, India) ,  Kumar D. M. Vinod (Department of Electrical Engineering, NIT Warangal, Warangal, India)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 67  号： 6  ページ： 1298-1307  発行年： 2018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,アクティブ配電網における状態推定のための位相測定ユニット(PMU)と知的電子デバイス(IED)の配置におけるトレードオフを見出すための新しい多目的最適化問題を提案した。分布アルゴリズム(EDA)の新しいハイブリッド推定を用いて,正確な状態推定のためのPMUとIEDのような測定装置の最適数と位置を見出した。この最適化問題において最小化される目的関数は,PMUとIEDの総コストと状態推定誤差の二乗平均二乗値である。目的が自然に相反するので,多目的パレートベースの非支配ソーティング(NDS)EDAアルゴリズムを提案した。さらに,従来のEDAアルゴリズムの局所探索能力を改善するために,内部点法(IPM)をEDAとハイブリッド化して,近グローバル最適解を得た。IPMによるEDAのハイブリッド化は,探索過程における従来のEDAの探査と開発能力の間のより高いバランスをもたらす。さらに,提案したメータ配置技術の信頼性をチェックするために,負荷と世代のランダムな変化も考慮した。提案したアルゴリズムの実行可能性をIEEE69母線系統とインド85母線系統で試験し,結果を検証した。得られた結果を,文献に存在する従来のEDAアルゴリズム,NDS遺伝的アルゴリズム,およびハイブリッドEDAシミュレーションアニーリングアルゴリズムのものと比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  目的関数 ,  近傍探索法 ,  位相測定 ,  ソーティング ,  計測器 ,  *状態推定 ,  *アルゴリズム ,  総原価 ,  信頼性 ,  最適化問題 ,  多目的計画法
準シソーラス用語： 最適解 ,  推定誤差 ,  配電網 , 【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)： 多目的進化的アルゴリズム ,  分布状態 ,  推定 ,  PMU ,  IED ,  展開 ,  トレードオフ