電力系統復旧 — SCI収録アルゴリズム研究
CSEE Journal of Power and Energy Systemsに2本の査読付き論文を発表した共同研究です。停電後の配電系統復旧に対する新しいアルゴリズムを提案し、Primの最小全域木を使用して最適な電力潮流経路を探索しました。
課題
電力系統が大規模な停電に見舞われた場合、分散型発電リソースを使用して重要負荷に電力を復旧するには、最適な電力潮流経路を見つける必要があります。これは複雑な多目的最適化問題です。
ソリューション
線路インピーダンス、負荷優先度、需要に基づいて最適な復旧経路を見つけるために、Prim MSTアルゴリズムの新しい重み係数を提案しました。復旧後の障害に対応する適応型戦略も開発しました。
成果とインパクト
電力系統復旧研究 — FAQ
当社のSCI収録電力系統復旧研究と、その実用応用に関するよくある質問です。
本研究は停電後の配電系統におけるアイランディング問題——どの負荷を、どの順序で、どのフィーダーを通じて安全に再接続できるかを決定することで、分散電源に過負荷をかけることなく部分供給を迅速に復旧する問題——を解決します。
本研究は、中国電機工学会（Chinese Society for Electrical Engineering）とIEEEが共同発行するSCI収録ジャーナル「CSEE Journal of Power and Energy Systems」に、2本の査読付き論文として公刊されました。
本手法はPrimの最小全域木アルゴリズム（Prim's Minimum Spanning Tree）を用いて配電網を重み付きグラフとしてモデリングし、分散電源容量と負荷重要度のバランスを取りつつ最も実現性の高い復旧経路を求めます。
2020年のOptimal Islanding論文はIEEE Xploreで9件の引用と1,400件超の全文ビューを獲得しました。2022年のAdaptive Islanding後続論文は6件の引用と800件超のビューを獲得しています。
電力事業者やマイクログリッド運用者はこれらの技術を配電管理ソフトウェアに組み込み、障害後の復旧を高速化します。停電時間を短縮し、太陽光・風力などの分散電源を含む系統のレジリエンスを向上させます。