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J-GLOBAL ID：201902237966015525   整理番号：19A0083502

捕食者-被食者の脳嵐最適化による電圧と無効電力制御のための最適電力網分解【JST・京大機械翻訳】

Optimal Power Network Decomposition for Voltage and Reactive Power Control with Predator-Prey Brain Storm Optimization

著者 (3件)： Mori H. (Dept. of Network-Design, Meiji University, Tokyo, Japan) ,  Ogawa S. (Dept. of Network-Design, Meiji University, Tokyo, Japan) ,  Chiang H.D. (School of Electrical & Computer Eng., Cornell University, Ithaca, NY14850, USA)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 28  ページ： 227-232  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： 本論文は,電圧と無効電力制御(VQC)のための送電電力ネットワーク分解を最適化するための効率的方法を提案した。分散制御を実現するために,電力ネットワーク分解のアイデアはより重要になる。これはNP困難の組合せ最適化問題として表現できる。結果として,スマートグリッド環境においてそれを解決するためにより洗練された方法が必要である。本論文では,VQCのための最適ネットワーク分解のための効率的なメタヒューリスティック法を提案した。最適化装置として,提案した方法は,人間の脳ストーミングのプロセスから生じる,降雨記憶最適化(BSO)の拡張である捕食者-被食者の降雨記憶最適化(PPBSO)を利用する。PPBSOは,グローバルな群れ情報が探索プロセスの間に改良されるように,BSOに捕食者-被食者戦略を適用する。提案した方法の有効性をIEEEサンプル電力系統で実証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  有効性 ,  スマートグリッド ,  *電圧 ,  人工知能 ,  降雨 ,  *最適化 ,  IEEE ,  組合せ最適化問題 ,  分散制御 ,  発見的方法 ,  分割法 ,  電圧制御 ,  *電力系統 ,  *改変
準シソーラス用語： *無効電力制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 電圧制御 ,  分散制御 ,  分解法 ,  グローバル最適化 ,  組合せ数学 ,  人工知能

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 捕食者-被食者 ,  脳 ,  嵐 ,  最適化 ,  無効電力制御 ,  電力網 ,  分解