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J-GLOBAL ID：201202208473508521   整理番号：12A0759206

信号付きパーティクルスオーム最適化を用いた分散エネルギー資源短期スケジューリング

Distributed energy resource short-term scheduling using Signaled Particle Swarm Optimization

著者 (5件)： SOARES J. (GECAD - Knowledge Engineering and Decision Support Res. Center - Polytechnic of Porto (IPP), R. Dr. Antonio ...) ,  SILVA M. (GECAD - Knowledge Engineering and Decision Support Res. Center - Polytechnic of Porto (IPP), R. Dr. Antonio ...) ,  SOUSA T. (GECAD - Knowledge Engineering and Decision Support Res. Center - Polytechnic of Porto (IPP), R. Dr. Antonio ...) ,  VALE Z. (GECAD - Knowledge Engineering and Decision Support Res. Center - Polytechnic of Porto (IPP), R. Dr. Antonio ...) ,  MORAIS H. (GECAD - Knowledge Engineering and Decision Support Res. Center - Polytechnic of Porto (IPP), R. Dr. Antonio ...)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 42  号： 1  ページ： 466-476  発行年： 2012年06月 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートグリッドにおける分散エネルギー資源DERスケジューリングは系統運用者の新しい挑戦である。蓄電・需要応答プログラムのような新しい資源が増えて最適化問題では新しい計算が必要となる。一方,風力・太陽のような天然資源は正確な予測が難しいので,大規模問題の短期スケジューリングが良い性能を必要とする。混合整数非線形計画法MINLPのような従来の技術は大規模問題を扱えない。この種の問題はメタヒューリスティック方式で適切に扱える。本報はDERをよく使うスマートグリッドのエネルギー資源管理問題を扱うための信号付きパーティクルスオーム最適化SiPSOという新しい手法を提案した。分散発電機99基,負荷208,蓄電装置27基を持つ事例研究で提案した手法を説明した。その結果をMINLP・遺伝的アルゴリズム・本来のPSO・進化PSO・新しいPSOなどの手法で得られた結果と比較した。SiPSOの性能はほかより優れ,短時間での決定を必要とする大規模問題を解くのに適していることが実証された。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *最適化 ,  *分散型電源 ,  スケジューリング ,  送電系統 ,  資源 ,  非線形計画法 ,  スマートグリッド
準シソーラス用語： *パーティクルスウォーム最適化 ,  天然資源 ,  混合整数非線形計画法

分類 (1件)： 発電一般  (NB03010W)

タイトルに関連する用語 (4件)： パーティクルスオーム最適化 ,  エネルギー資源 ,  短期 ,  スケジューリング