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J-GLOBAL ID：201602206677222674   整理番号：16A0086817

大規模多目的ハイドロサーマル風力発電配位最適化ディスパッチングモデルの確立と解法【Powered by NICT】

Establishment and solution of the large-scale multi-objective hydro-thermal-wind power coordination optimization dispatching model

著者 (3件)： He Jianbo (School of Electrical Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Hu Zhijian (School of Electrical Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Liu Yukai (School of Electrical Engineering, Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 43  号： 6  ページ： 1-7  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  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： 地方電力系統計画の実用上の要求と水力発電,火力発電と風力発電の天然特性を考慮して,グリッドに統合された風力発電の全額を前提とすることで,目標とする電力購入コストと排出を最小化し,熱と水力発電ユニットの出力平滑性制約と毎日の水力発電スケジューリング固定制約を考慮した,動的多目的火災風配位最適スケジューリングモデルを構築した。構築したモデルの解を簡素化するために,本論文では,新しい制約処理手法を提案した。準反対ベース学習および自己学習変異の導入により,改良された多目的「教育」と「学習」最適化アルゴリズム(ミトラ)は,適用したモデルを解いた。例として地方電力グリッドを取り上げ,そのシミュレーション結果は,構築本モデルの妥当性と提案したアルゴリズムの優位性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *風 ,  電力 ,  学習 ,  制約条件 ,  系統計画 ,  購買 ,  スケジューリング ,  水力発電 ,  簡素化 ,  *風力発電 ,  火力発電 ,  *最適化
準シソーラス用語： 自己学習 ,  最適スケジューリング ,  最小化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 水力発電  (NB03030S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  多目的 ,  風力発電 ,  最適化 ,  ディスパッチング ,  モデル ,  解法