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J-GLOBAL ID：201202271582629294   整理番号：12A0060708

点推定法に基づく確率的多目的風力-熱の経済的排出配分

Probabilistic multiobjective wind-thermal economic emission dispatch based on point estimated method

著者 (5件)： AZIZIPANAH-ABARGHOOEE Rasoul (Dep. of Electronic and Electrical Engineering, Shiraz Univ. of Technol., Modares, Shiraz, IRN) ,  NIKNAM Taher (Dep. of Electronic and Electrical Engineering, Shiraz Univ. of Technol., Modares, Shiraz, IRN) ,  ROOSTA Alireza (Dep. of Electronic and Electrical Engineering, Shiraz Univ. of Technol., Modares, Shiraz, IRN) ,  MALEKPOUR Ahmad Reza (Young Researchers Club, Zarghan Branch, Islamic Azad Univ., Zarghan, IRN) ,  ZARE Mohsen (Dep. of Electronic and Electrical Engineering, Shiraz Univ. of Technol., Modares, Shiraz, IRN)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 37  号： 1  ページ： 322-335  発行年： 2012年01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： 化石燃料発電所が発生する風力熱発電コストと排出を最小にする多目的経済排出配分に風力発電を組み合わせた。風力を大量に組み合わせると風の不規則な変動から生じる不確実性を扱う効率的なモデルが必要になる。そこで,2m点推定法に基づく多目的確率的探索アルゴリズムを実行して,利用できる風力の過大評価と過小評価の両方を考慮した確率的な風力-熱の経済的な排出配分問題を解析した。2m点推定法はシステムの不確実性を扱え,希望する変数の確率密度関数を効率的にさせる。さらに,修正教育-学習アルゴリズムと呼ぶ新しい人口ベースの最適化アルゴリズムを提案して,支配的でない最適解を求めた。シミュレーションの際に,支配的でない開を実行して外部メモリーの中に保存した。また,ファジィベースのクラスタリング法を実行してメモリーサイズを抑制した。メモリーから最良の折衷した解を選択するために,ニッチ機構を利用して人口がPareto最適フロント内の探索空間が小さくなるようにした。提案した枠組の効率と可能性を示すために,3種類の試験システムを事例研究に代表させた。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *風力発電 ,  火力発電 ,  *排出量 ,  *分配 ,  方法論 ,  推定 ,  点 ,  アルゴリズム ,  解
準シソーラス用語： 確率的方法 ,  最適化アルゴリズム ,  Pareto最適解

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点推定 ,  確率 ,  多目的 ,  風力 ,  経済 ,  配分