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J-GLOBAL ID：202102226082376914   整理番号：21A2834409

不確実性下の電力系統の適応ロバスト脆弱性解析:マルチレベルOPFベース最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Adaptive robust vulnerability analysis of power systems under uncertainty: A multilevel OPF-based optimization approach

著者 (5件)： Abedi Amin (Institute for Environmental Sciences, UNIGE, Geneva, Switzerland) ,  Abedi Amin (Computer Science Department, UNIGE, Geneva, Switzerland) ,  Hesamzadeh Mohammad Reza (School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Sweden) ,  Romerio Franco (Institute for Environmental Sciences, UNIGE, Geneva, Switzerland) ,  Romerio Franco (Geneva School of Economics and Management, UNIGE, Geneva, Switzerland)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 134  ページ： Null  発行年： 2022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： 今日の電力システムにおける不確実性の成長レベルによって,不確実パラメータによる電力系統の脆弱性解析は,必要になった。本論文では,電力系統の脆弱性解析のための2段階適応ロバスト最適化(ARO)モデルを提案した。主な目標は,モデル化不確実性のすべての可能な実現に対する解を免疫することである。そうすることで,不確実性は不確実なパラメータの期待値の周りで定義されたいくつかの事前決定間隔によって定義される。このモデルでは,不確実性(攻撃者決定)と不確実性の実現後に作られた第2段階決定の集合(意思決定者決定)の前に行われた,一組の第一段階決定がある。このセットアップを混合整数3レベル非線形プログラム(MITNLP)として定式化した。次に,提案した3レベルプログラムを単一レベル混合整数線形プログラム(MILP)に再キャストし,強い双対性定理(SDT)と適切な線形化手法を適用した。効率的なオフラインソルバは,最終MILPモデルの大域的最適を保証することができる。また,著者らのモデルをより容易に解くための補助定理を証明した。IEEE RTSと修正イランの電力システムに関して行った結果は,不確実性の下で電力系統の脆弱性を評価する著者らのモデルの性能を示した。Copyright 2021 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： *最適化 ,  双対性 ,  *不確実性 ,  *電力系統 ,  期待値 ,  IEEE ,  線形化法 ,  線形性 ,  定式化 ,  意思決定者 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 混合整数線形計画法 ,  *マルチレベル ,  ソルバ ,  ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電力系統 ,  適応ロバスト最適化 ,  脆弱性解析 ,  不確実性 ,  MILP

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 不確実性 ,  電力系統 ,  適応 ,  ロバスト ,  脆弱性 ,  解析 ,  マルチレベル ,  最適化