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J-GLOBAL ID：201902282996854344   整理番号：19A1311712

相関確率変数を考慮した改良型確率的負荷潮流シミュレーション法【JST・京大機械翻訳】

An improved probabilistic load flow simulation method considering correlated stochastic variables

著者 (6件)： Zhang Jing (School of Electrical Engineering, Guizhou University, Guizhou Province, China) ,  Xiong Guojiang (School of Electrical Engineering, Guizhou University, Guizhou Province, China) ,  Meng Ke (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, NSW, Australia) ,  Yu Peijia (School of Computer Science and Technology, Guizhou University, Guizhou Province, China) ,  Yao Gang (Guizhou Power Grid Company, Guizhou Province, China) ,  Dong Zhaoyang (School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, NSW, Australia)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 111  ページ： 260-268  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  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： 電力系統における大規模再生エネルギー源の統合の増加とともに,負荷と再生可能エネルギーシステムの確率的特性は,はるかに複雑になり,これまでよりはるかに多くの電力系統に影響を与える。確率的負荷潮流解析は,電力系統の確率的特性を発見する強力なツールである。モンテカルロシミュレーションに基づく確率的負荷流れ解析のための2つの重要な問題がある。(i)特定の分布と相関を有するランダムサンプルを生成する。そして(ii)相関行列が正定値でない場合でも,シミュレーション法をうまく動作させる方法。2つの問題を扱うために,本論文で相関変数を有する確率的負荷流れ問題を解くために,ラテン超立方体サンプリングと特異値分解法を組み合わせたNataf変換を提案した。特異値分解(SVD)を用いることにより,相関行列が正定値でない場合でも,提案した方法は良く動作する。そして,SVDに基づく二重置換技術は,サンプルが望ましい相関を持つことを確実にした。改良IEEE14母線系統と改良IEEE118母線系統に関する調査は,提案方法が正確で効率的であることを示した。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： 流動解析 ,  *シミュレーション ,  特異値分解 ,  無作為抽出 ,  電力系統 ,  *電力潮流
準シソーラス用語： 相関行列 ,  モンテカルロシミュレーション ,  再生可能エネルギーシステム ,  再生可能エネルギー源 ,  *確率変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 相関 ,  モンテカルロシミュレーション ,  確率的負荷潮流 ,  特異値分解 ,  確率変数

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 相関 ,  確率変数 ,  確率 ,  負荷潮流 ,  シミュレーション法