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J-GLOBAL ID：202202290313189447   整理番号：22A0848838

進化スウォームアルゴリズムを用いた複合電力系統の妥当性評価【JST・京大機械翻訳】

Adequacy Evaluation of Composite Power Systems Using an Evolutionary Swarm Algorithm

著者 (3件)： Amarasinghe P. A. Gihan M. (Department of Electrical Engineering, University of Moratuwa, Moratuwa, Sri Lanka) ,  Abeygunawardane Saranga K. (Department of Electrical Engineering, University of Moratuwa, Moratuwa, Sri Lanka) ,  Singh Chanan (Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 19732-19741  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 世界の多くの電力システムの生成と送電容量は,地球全体の電力需要の拡大により著しく増加している。したがって,電力システムの適切性評価は,計算上の課題と時間のかかるタスクになった。最近,遺伝的アルゴリズム(GA)と二値粒子群最適化(BPSO)のような集団ベースの知的探索法が,発電システムの適切性を評価するために成功裏に採用された。本研究では,複合生成と伝送システムの適切性評価のための新しい進化スウォームアルゴリズム(ESA)を提案した。ESAのランダム探索誘導機構は,GAとBPSOの根底にあるphil学に基づいている。ESAの主要な目的は,複合材料システムの適切性に大きく影響する最も可能性のあるシステム故障状態を見出すことである。同定されたシステム故障状態は,システム妥当性指数を推定するために直接使用できる。提案したESAベースフレームワークを用いて,IEEE信頼性試験システム(RTS)の妥当性を評価した。負荷Curailment(PLC)の確率,負荷Curailment(EDLC)の予測期間,予測エネルギーなし(EENS),および負荷Curailment(EFLC)の期待周波数のような推定年間および年間妥当性指数を,逐次モンテカルロシミュレーション(SMCS),GAおよびBPSOを用いて得た結果と比較した。結果は,ESAの精度,計算効率,収束特性,および精度がGAとBPSOのものより優れていることを示した。さらに,SMCSと比較して,ESAは,より時間効率の高い方法で妥当性指数を推定することができる。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： 複合材料 ,  地球 ,  *電力系統 ,  電力需要 ,  信頼性試験 ,  精度 ,  IEEE ,  適性 ,  送信方式 ,  送電容量 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： システム障害 ,  モンテカルロシミュレーション ,  計算効率 ,  発電システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 進化 ,  スウォーム ,  アルゴリズム ,  電力系統 ,  妥当性 ,  評価