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J-GLOBAL ID：202202232538842501   整理番号：22A0287188

電力系統のオンライン全送電能力評価のための解釈可能近傍深層モデル【JST・京大機械翻訳】

Interpretable Neighborhood Deep Models for Online Total Transfer Capability Evaluation of Power Systems

著者 (4件)： Wang Zhengcheng (State Key Laboratory of Power Systems, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhou Yanzhen (State Key Laboratory of Power Systems, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Guo Qinglai (State Key Laboratory of Power Systems, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Sun Hongbin (State Key Laboratory of Power Systems, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 37  号： 1  ページ： 260-271  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深層学習は,非線形と複雑な問題に対する高速と精度のため,全移動能力(TTC)評価の有望な方法であると考えられている。しかし,電力システムの運転シナリオは複雑で,絶えず変化している。高い変動性を有する運転シナリオを含む過度に複雑なデータセットを用いて,単一深層モデルを訓練することは困難である。さらに,オペレータに対して検証するために深いモデルを透明にするのは,電力システムにおけるその応用に対する別の課題である。TTC評価における深いモデルの実用化を可能にするために,操作サンプル空間を2段階クラスタリング法によってより単純な空間にクラスタ化して,深いTTC評価ネットワーク(DTEN)のための近隣モデルのアイデアを提案した。次に,一次制御変数感度に基づくDTENの局所事後解釈可能性を提示した。解釈可能性解析の間,準定常状態を導入し,異なる入力間の結合効果を評価した。IEEE39バスシステムに関する事例研究と中国における実世界の地域システムは,提案した方法の有効性を実証した。Copyright 2022 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： オペレータ ,  ネットワーク ,  評価 ,  *電力系統 ,  クラスタ化 ,  *送電 ,  空間 ,  *モデル ,  事例研究 ,  方式 ,  深層 ,  シナリオ
準シソーラス用語： *能力評価 ,  *オンライン ,  クラスタリング法 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 電力系統 ,  オンライン ,  送電 ,  能力評価 ,  近傍 ,  深層 ,  モデル