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J-GLOBAL ID：201602233993761427   整理番号：16A1023750

エネルギー貯蔵システムのエネルギースケジューリングと需要連合最適制御を応答【JST・京大機械翻訳】

Joint Optimization Control of Energy Storage System Management and Demand Response

著者 (4件)： Gao Xueying (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology) ,  Tang Hao (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology) ,  Miao Gangzhong (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology) ,  Ping Zhaowu (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 28  号： 5  ページ： 1165-1172  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  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)

抄録/ポイント： エネルギー貯蔵ユニット及び知能用電気機器を含むユーザの長期収益を増加するために,エネルギー貯蔵システムのエネルギースケジューリングと需要応答共同最適化問題を研究し,エネルギー貯蔵ユニットの動作(充電,放電,遊休)及びことが遅延負荷動作(アクセス,アクセスない)に対して,最適制御を行った。含む確立する満足度の電気的及び経済的最適化の目的関数を用いて,太陽光起電力発電の負荷電を用いて需要,および送電網の電力価格のランダム特性に従って,この合同最適化問題のモデリングには,無限期間マルコフ意思決定過程モデルである,さらにQ学習アルゴリズムを最適化問題を解くために導入する。シミュレーション結果は,ユーザがより高い長期収益を得たさ連合最適化制御,単独電池または動作制御需要応答比制御を示唆した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  最適化問題 ,  送電系統 ,  *最適制御 ,  光起電力 ,  *エネルギー貯蔵 ,  充電 ,  目的関数 ,  負電荷
準シソーラス用語： 動作制御 ,  Q学習 ,  電力価格 ,  経済最適化 ,  需要応答 ,  *エネルギー貯蔵システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： smart grid ,  management of energy storage ,  demand response ,  MDP ,  reinforcement learning

分類 (2件)： エネルギー貯蔵  (LC02000F) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： エネルギー貯蔵システム ,  エネルギー ,  スケジューリング ,  需要 ,  最適制御 ,  応答