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J-GLOBAL ID：202202284460759079   整理番号：22A0553947

人工知能技術を用いた一定電力負荷を有するAC ΔDCフィーダシステムのための不安定性軽減の設計と最適化【JST・京大機械翻訳】

Design and Optimization of Instability Mitigation for AC-DC Feeder Systems With Constant Power Loads Using Artificial Intelligence Techniques

著者 (4件)： Phosung Ratapon (School of Electrical Engineering, Institute of Engineering, Suranaree University of Technology, Nakhon Ratchasima, Thailand) ,  Areerak Kongpan (School of Electrical Engineering, Institute of Engineering, Suranaree University of Technology, Nakhon Ratchasima, Thailand) ,  Sopapirm Theppanom (Department of Electrical Power Engineering, Faculty of Engineering and Technology, Mahanakhon University of Technology, Bangkok, Thailand) ,  Areerak Kongpol (School of Electrical Engineering, Institute of Engineering, Suranaree University of Technology, Nakhon Ratchasima, Thailand)
資料名： IEEE Transactions on Power Electronics  (IEEE Transactions on Power Electronics)
巻： 37  号： 5  ページ： 5385-5397  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0211B  ISSN： 0885-8993  CODEN： ITPEE8  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： ほとんどの電力系統負荷は,一定の電力負荷として振舞う能動的に制御された電力エレクトロニクス変換器である。これらの負荷は,システム安定性マージンと性能を直接劣化できる小信号負インピーダンスに似ている。アクティブ減衰アプローチは不安定性緩和のために広く用いられている。しかし,軽減が負荷側に適用されるならば,それは負荷性能に影響を及ぼすことができた。したがって,本論文では,適応タブー探索アルゴリズムと呼ばれる人工知能法による不安定性軽減のための新しい設計法を示した。提案した設計法を適用した後,電力系統は定格電力を達成するまで安定運転を維持することができた。さらに,提案した設計技術を従来の設計と比較して適用した場合,負荷性能は良好であった。理論,シミュレーション,および実験結果の間の良好な一致も達成された。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： 安定性 ,  インピーダンス ,  *最適化 ,  変換器 ,  システム ,  *電力 ,  電力系統 ,  定格 ,  *人工知能 ,  緩和現象 ,  負荷特性 ,  *負荷 ,  不安定性 ,  パワーエレクトロニクス
準シソーラス用語： *電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力変換器  (NB08030B) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工知能技術 ,  電力負荷 ,  Ac ,  DC ,  フィーダ ,  不安定性 ,  設計 ,  最適化