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J-GLOBAL ID：201702210898861370   整理番号：17A1728662

進化的粒子群最適化を用いた利益ベースのユニットコミットメント【Powered by NICT】

Profit based unit commitment using evolutionary particle swarm optimization

著者 (3件)： Bikeri Adline (School of Electrical, Electronic, and Information Engineering, Jomo Kenyatta University of Agriculture & Technology) ,  Kihato Peter (School of Electrical, Electronic, and Information Engineering, Jomo Kenyatta University of Agriculture & Technology) ,  Maina Christopher (Department of Electrical and Power Engineering, Technical University of Kenya)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AFRICON  ページ： 1137-1142  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 利益ベースのユニットコミットメント(PBUC)問題は,その利益を最大化する目的で規制緩和環境に関与する発電会社(GENCO)のための最適ユニットコミットメントスケジュールを決定する。これはエネルギーの予測価格と予備電力の供給を含む他のアンシラリーサービスを用いて行った。いくつかの技術は最適化問題を解くために文献で提案されている,本論文では進化的粒子群最適化(EPSO)アルゴリズムを適用した。10熱量単位を持つ試験GENCOのためのMATLABソフトウェアで実施したシミュレーション結果は,EPSOアルゴリズムは,より良い解を提供し,古典的PSO(粒子群最適化)アルゴリズムよりも良好な収束特性を持つことを示した。Copyright 2017 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： シミュレーション ,  規制緩和 ,  電力 ,  *アルゴリズム ,  ソフトウェア ,  最適化問題 ,  発電 ,  熱量 ,  予測
準シソーラス用語： MATLAB ,  アンシラリーサービス ,  *ユニットコミットメント問題 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化 ,  粒子群最適化 ,  利益 ,  ユニットコミットメント