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J-GLOBAL ID：201802237837188700   整理番号：18A1680992

予防的セキュリティ制約付き最適電力潮流のためのスケーラブル分解法【JST・京大機械翻訳】

Scalable Decomposition Methods for Preventive Security-Constrained Optimal Power Flow

著者 (2件)： Dandurand Brian (Argonne National Laboratory, Mathematics and Computer Science Division, Lemont, Illinois, United States of America) ,  Kim Kibaek (Argonne National Laboratory, Mathematics and Computer Science Division, Lemont, Illinois, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PSCC  ページ： 1-7  発行年： 2018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： 電力系統解析において,交流最適電力潮流(ACOPF)問題をモデル化し,発電の総コストを最小化し,電気ネットワークにおけるバランスを確保し,部分的ネットワーク故障のシナリオが発生するセキュリティ考慮に取り組んだ。ACOPFは非凸二次制約二次最適化問題として定式化でき,非線形性と非凸性のために挑戦的であることが良く知られている。ACOPFの分解可能な再定式化を示し,そこでは変数がコピーされ,線形コンセンサス制約が追加される。この分解性は,コンセンサス制約が緩和されると一度実現され,従って,ACOPFの特別なLagrange双対をもたらす。最近開発された拡張Lagrange法(ALM)に基づくACOPFに対する拡張可能な二重解アプローチを適用した。これは,ACOPFのLagrange双対の主要な凸化特性化を解くために使用される,SDM-ALMと呼ばれる,単純分解法(SDM)とGauss-Seidel法を統合した。著者らは,著者らの二重解法のスケーラビリティを実証する計算結果を提供した。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： キャラクタリゼーション ,  ネットワーク ,  最適化問題 ,  交流 ,  定式化 ,  凸形 ,  総原価 ,  非線形性 ,  *分割法 ,  モデリング ,  故障 ,  線形性 ,  *セキュリティ ,  Lagrange乗数法
準シソーラス用語： *最適電力潮流 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 予防 ,  セキュリティ ,  制約 ,  最適電力潮流 ,  分解法