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J-GLOBAL ID:201702286716227989   整理番号:17A0353927

不確実性を考慮したスマートグリッドの多目的組合せ研究【JST・京大機械翻訳】

RESEARCH OF MULTI-OBJECT UNIT COMBINATION IN SMART GRID WITH UNCERTAINTY
著者 (5件):
資料名:
巻: 37  号: 12  ページ: 3055-3062  発行年: 2016年 
JST資料番号: W0629A  ISSN: 0254-0096  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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電気自動車,火力発電,風力発電,および光起電力を含むスマートグリッドを研究対象として,システムの不確実性,省エネルギー,および電気自動車の知的充放電を包括的に考慮して,多目的の省エネルギーモデルを確立した。まず第一に,マルチシナリオシミュレーション技術を用いて,ウインドファームの出力,負荷,および負荷不確実性の確率的プロセスをいくつかの典型的離散的シナリオに分解し,次に,最適化問題を相互作用エージェントの最適化に分解して,適応型交差突然変異オペレータを有する遺伝的アルゴリズムによってエージェントのスケジューリング方式を実現した。エージェント間の協調進化プロセスは適応協調乗数により協調的に実現される.計算例により,シーン縮小によるマルチシーンシミュレーション技術は,計算効率を改善し,そして,適応協調進化は,風力発電,太陽光,火力発電および電気自動車の有機相補を実現することができ,そして,適応協調乗数は,従来の法より,計算効率が高く,そして,精度は,より良好であった。電気自動車の知的充放電制御により、システムの回転予備レベルを向上させ、省エネルギーと排出削減の総合性能が良いユニットの多発電を実現でき、エネルギー消費量が大きく、汚染ガス排出量が大きいユニットの発電が少ない。重み調整により省エネルギーと排出削減のトレードオフを実現し,システムスケジューリングの柔軟性を増加させた。再生可能エネルギーと電気自動車を最大化することによって,システムの省エネルギーと排出削減を達成した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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風力発電  ,  電力系統一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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