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J-GLOBAL ID：201402294596481642   整理番号：14A0387363

マイクログリッド複合発電システムの動的運転と制御

Dynamic operation and control of microgrid hybrid power systems

著者 (2件)： OU Ting-chia (Inst. of Nuclear Energy Res., Taoyuan 325, Taiwan, TWN) ,  HONG Chih-ming (Dep. of Electronic Communication Engineering, National Kaohsiung Marine Univ., Kaohsiung 81157, Taiwan, TWN)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 66  ページ： 314-323  発行年： 2014年03月01日 
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： 本論はマイクログリッドハイブリッド風力-PV(太陽光発電)-FC(燃料電池)に基づく電源システムの動的運転と制御戦略を調べた。システムはPV電力,風力電力,FC電力,SVC(静止型無効電力補償装置),およびインテリジェント電力制御器から成る。このハイブリッドエネルギーシステムのためのシミュレーションモデルを,MATLAB/Simulinkを用いて開発した。SVCは,ハイブリッドシステムの無効電力を供給し,電圧を調節するために用いた。非線形特性を持つ,改良PSO(粒子群最適化)アルゴリズムによるGRNN(一般回帰ニューラルネットワーク)を適用してPV発電システムの性能を解析した。高性能オンライン訓練RBFNSM(動径基底関数ネットワーク-スライディングモード)アルゴリズムを設計し,最大電力を風力から取り出すための最適タービン速度を引き出した。実際の電力制御用に高速で安定した応答を達成するために,インテリジェントコントローラはMPPT(最大電力点追跡)制御用のRBFNSMとGRNNから成る。結果として,本論の妥当性は提案アルゴリズムのシミュレーションを通して実証した。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 電力系統 ,  *複合サイクル発電 ,  *運転 ,  *制御 ,  システム ,  風力発電 ,  太陽光発電 ,  発電 ,  電力補償 ,  装置 ,  エネルギーシステム ,  シミュレーションモデル ,  プログラムパッケージ ,  無効電力 ,  非線形性 ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  動径基底関数ネットワーク ,  モード ,  電力 ,  タービン ,  速度 ,  電力制御 ,  追従制御 ,  計算機シミュレーション ,  マイクログリッド
準シソーラス用語： MATLAB/Simulink ,  インテリジェント制御 ,  スライディングモード ,  ハイブリッド発電システム ,  一般回帰ニューラルネットワーク ,  最大電力 ,  最大電力点追跡 ,  電力制御器 ,  燃料電池発電 ,  *複合発電 ,  無効電力補償 ,  粒子群最適化

分類 (2件)： 発電一般  (NB03010W) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： マイクログリッド ,  複合発電