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J-GLOBAL ID：201902269547694355   整理番号：19A0020602

新しい発見的手法を用いた配電網における最適アクティブおよび無効電力配分【JST・京大機械翻訳】

Optimal active and reactive power allocation in distribution networks using a novel heuristic approach

著者 (2件)： Bayat A. (Zanjan Electric Distribution Company, Zanjan, Iran) ,  Bagheri A. (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Zanjan, P.O. Box: 45371-38791, Zanjan, Iran)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 233-234  ページ： 71-85  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： 半径方向分布システムにおける活性および無効電力源のサイティングおよびサイジングのための文献において,広範囲の溶液方法論が提示されている。解法技術は,主に数学的プログラミングアルゴリズム,発見的方法,メタ発見的方法,および解析的アプローチに分類される。本論文は,分散発電(DG)とコンデンサバンクの最適配置のための新しい発見的方法を提案した。実施したアプローチは実装が容易で,他の方法の複雑さに悩まされない。いくつかの数学的計算に基づいて,2つの主な定式化を誘導した。次に,得られた定式化を,33母線配電網におけるサイトとサイズのコンデンサバンクとDGユニットに採用し,得られた結果をグローバル探索法の結果と比較することにより,その性能を検証した。その後,提案した方法を用いて,33および69母線系統における特定の数のDGおよびコンデンサを割り当てた。最後に,実行したアプローチを用いて,多重DGとコンデンサを割り当て,また,119母線配電ネットワークにおける最適電力因子を有する多重DGを用いた。最近発表された粒子群最適化(PSO),改良分析(IA),ハイブリッド解析-PSO,Teching学習ベース最適化(TLBO),擬似位置学習ベース最適化(QOTLBO),包括的学習ベース最適化(CTLBO),およびRBF-BFOAアルゴリズムを開発した方法の効率を研究するために使用した。シミュレーション結果は,提示した発見的手法が,最適結果の発見,非常に高速で,実装が容易で,大きな分布システムに適用でき,これまでに提示されたアルゴリズムよりも良好な結果を与えることを実証した。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： 定式化 ,  高速度 ,  サイジング ,  アルゴリズム ,  学習 ,  コンデンサ ,  *無効電力 ,  最適化 ,  *電力 ,  シミュレーション ,  多重化
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  最適配置 ,  コンデンサバンク ,  *配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 配電網 ,  最適位置決めとサイジング ,  分散発電 ,  コンデンサバンク ,  新しい発見的方法

分類 (2件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 発見的手法 ,  配電 ,  無効電力配分