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J-GLOBAL ID：202202239102578884   整理番号：22A0636997

2領域核-熱システムのための人工ニューラルネットワークに基づく自動生成制御【JST・京大機械翻訳】

Artificial Neural Network-Based Automatic Generation Control for Two-Area Nuclear-Thermal System

著者 (2件)： Mishra Mugdha (Government Polytechnic, Bareilly, India) ,  Saxena Nitin Kumar (KIET Group of Institutions, Delhi-NCR, Ghaziabad, UP, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 822  ページ： 25-40  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,2領域核-熱システムのための人工ニューラルネットワーク(ANN)ベースの制御装置を,周波数制御のために提案した。原子力-熱相互接続2地域システムは,ベースまたはピーク負荷需要のような異なる需要モードで電力を供給する特性のため,新興領域である。周波数制御研究は,特にシステムまたは負荷障害の時間において,特に,操作の高い複雑性のために,相互接続領域でより重要になった。利用可能な論文では,自動生成制御(AGC)を比例積分微分(PID)制御器を用いて実装した。Ziegler-Nichols(ZN)および非線形制御設計(NCD)のような従来法を,PID制御器の利得定数を調整するために適用した。従来のチューニング方法の限界を克服するために,ANNベースのロバスト制御を本論文で提案した。結果は,ANNベースのAGCが,2領域核-熱電力システムのための従来法より良い性能を提供することを示した。制御方式は,システム周波数とタイライン電力潮流における誤差の値が限界内に維持されることを確実にする。これらの制御装置をMATLAB/SIMULINKパッケージでシミュレートした。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  電力潮流 ,  電力系統 ,  ピーク負荷 ,  *ニューラルネットワーク ,  相互接続 ,  周波数制御 ,  同調 ,  微分 ,  制御方式 ,  利得 ,  対応線
準シソーラス用語： Simulink ,  MATLAB ,  *自動生成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工ニューラルネットワーク(ANN) ,  自動発電制御(AGC) ,  2領域核-熱電力系統 ,  核に対するタイ線モデル ,  火力発電

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  電気式制御機器  (IC02020Y) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 核 ,  人工ニューラルネットワーク ,  自動生成