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J-GLOBAL ID：201802237738259875   整理番号：18A0270408

調速機の不感帯を有する相互接続熱熱システムの自動発電制御に基づく微分探索アルゴリズムの研究【Powered by NICT】

Study of differential search algorithm based automatic generation control of an interconnected thermal-thermal system with governor dead-band

著者 (3件)： Guha Dipayan (Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Durgapur, Durgapur, West Bengal, India) ,  Roy Provas Kumar (Kalyani Government Engineering College, Kalyani, West Bengal, India) ,  Banerjee Subrata (Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Durgapur, Durgapur, West Bengal, India)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 52  ページ： 160-175  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微分探索アルゴリズム(DSA)と呼ばれる最近導入された,強力な最適化技術を有効に活用するために,電力系統における負荷周波数制御(LFC)問題を解くために初めてされてきた。本論文では,最初に,DSA最適化古典的PI/PIDFコントローラは同一の二領域熱火力発電システムに実装されて,次に,研究は,文献で広く用いられている二より現実的な電力系統に拡張した。DSAの有用性を評価するために,三種類の競合アルゴリズム包括的学習パーティクルスワーム最適化(CLPSO),微分進化における変異とクロスオーバ戦略とパラメータのアンサンブル(EPSDE),と成功史ベースのDE(SHADE)を本論文で研究した。さらに,提案したDSA最適化PI/PID/PIDFコントローラの優位性は,ホタルアルゴリズム(FA),バクテリア採餌最適化アルゴリズム(BFOA),遺伝的アルゴリズム(GA),狂気形に基づくパーティクルスワーム最適化(CRPSO),微分進化(DE),教育-学習ベースの最適化(TLBO),粒子群最適化(PSO),および準反抗調和探索アルゴリズム(QOHSA)のようないくつかの最近発表されたメタヒューリスティックアルゴリズムとの広範な比較分析により検証した。ロバスト性と感度分析の場合は,パラメータ不確実性とランダム荷重摂動下で関与している試験システムを行った。さらに,提案されたDSAの有効性を実証するために,蒸気タービンおよびガバナ不感帯の再熱器のようなシステム非線形性をシステムモデリングに含めた。本論文で提示した結果は,提案されたDSAはシステムダイナミックスを効果的に改善できることを示し,リアルタイムLFC問題に適用できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力系統 ,  *微分 ,  遺伝的アルゴリズム ,  火力発電 ,  ロバスト性 ,  最適化 ,  制御装置 ,  *不感時間 ,  非線形性 ,  感度解析 ,  *相互接続 ,  学習
準シソーラス用語： 微分進化 ,  粒子群最適化 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動発電制御 ,  微分探索アルゴリズム ,  微分フィルタを用いた比例積分微分コントローラ ,  感度解析 ,  過渡応答

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 調速機 ,  不感帯 ,  相互接続 ,  自動発電制御 ,  微分 ,  探索アルゴリズム ,  研究