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저자정보
윤상민 (Pusan University) 신한솔 (Pusan University) 곽규형 (Pusan University) 오효빈 (Pusan University) 윤형석 (Pusan University) 김욱 (Pusan University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제72권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
503 - 511 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2023.72.4.503

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

Binding constraints를 고려한 딥러닝 기반 최적조류계산 모델 및 대형계통 적용 사례 연구
윤상민 ,  신한솔 ,  곽규형 외 3명 전기학회논문지 2023.04 학술저널
Binding constraints를 고려한 딥러닝 기반 최적조류계산 모델 및 대형계통 적용 사례 연구
윤상민 전기전자공학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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Recently, research using machine learning and deep learning is being conducted to quickly solve the AC optimal power flow (AC OPF) problem. The problem with the existing research is that, unlike the actual system, it did not consider the generator start-up status according to demand change by using a test system in which the minimum power generation of the generator is zero. This paper proposes a deep learning-based AC OPF model and post-processing for a simulated large-scale system in Korea. It is a difficult problem to predict in Korea"s large-scale simulation system as the generator start-up status changes as the demand changes. Accordingly, the accuracy of the deep neural network model, which is a deep learning algorithm, was increased by inserting the binding constraints and generator start-up status as variables. In addition, we want to satisfy the constraints of AC OPF with post-processing including the merit order stack model and AC power flow.
#Optimal Power Flow #AC OPF #Deep Learning #Deep Neural Network #Binding constraints #Merit Order Stack Model

목차

Abstract
1. 서론
2. 기호 및 약어의 정리
3. 연구 관련 이론
4. 딥러닝 기반 AC OPF 모델 및 후처리 과정
5. 사례 연구
6. 결론
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