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J-GLOBAL ID：201602214403174715   整理番号：16A0611050

ハイブリッド確率/ロバスト最適化に基づく前日市場におけるマイクログリッドのための入札戦略【Powered by NICT】

Bidding Strategy for Microgrid in Day-Ahead Market Based on Hybrid Stochastic/Robust Optimization

著者 (3件)： Guodong Liu (Oak Ridge Nat. Lab., Oak Ridge, TN, USA) ,  Yan Xu (Oak Ridge Nat. Lab., Oak Ridge, TN, USA) ,  Tomsovic Kevin (Min H. Kao Dept. of Electr. Eng. & Comput. Sci., Univ. of Tennessee, Knoxville, TN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 7  号： 1  ページ： 227-237  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 間欠分散発電(DG),貯蔵,配送可能DG,価格応答負荷のマイクログリッドの前日市場における最適入札戦略を提案した。マイクログリッドはその成分のエネルギー消費や生産を調整すると,単一の実体としての運転コストを最小化するための一日前およびリアルタイムの両方の市場における電力の取引を行う。入札問題は,さまざまな不確実性のために困難な課題である,間欠DGの出力,負荷変動,および前日および実時間市場価格を含む。期待正味コスト,すなわち,運転需要の総便益をマイナスの期待総費用を最小化するために提案したハイブリッド確率/ロバスト最適化モデル。この定式化は,混合整数線形計画法によって解くことができる。間欠DG及び1日先の市場価格の不確実な出力は,予測結果に基づいてシナリオを介してモデル化し,一方,リアルタイム市場価格の不確実性を考慮したリアルタイム市場における不平衡電力を制限するために提案したロバスト最適化。風車,太陽電池,燃料電池,マイクロタービン,ディーゼル発電機,バッテリー,および応答性負荷のマイクログリッドからなる数値シミュレーションは,確率的最適化の利点だけでなく,ロバスト最適化を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 太陽電池 ,  電力 ,  エネルギー消費 ,  モデリング ,  不確実性 ,  *マイクログリッド ,  風車 ,  負荷変動
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  市場価格 ,  実時間 ,  最小化 ,  分散型発電 ,  *入札戦略 ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 不確実性 ,  市場入札戦略 ,  マイクログリッド ,  混合整数線形計画法(MILP) ,  ロバスト最適化 ,  確率的最適化

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  送電  (NB05030G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  ロバスト最適化 ,  市場 ,  マイクログリッド ,  入札戦略