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J-GLOBAL ID：201702243883413383   整理番号：17A1284989

電気自動車の充放電と風力/火力発電システムの共同最適化運転【JST・京大機械翻訳】

Cooperative Dispatch of Large-Scale Electric Vehicles with Wind-Thermal Power Generating System

著者 (3件)： Liu Dongqi (湖南大学電气与信息工程学院 長沙410082) ,  Wang Yaonan (湖南大学電气与信息工程学院 長沙410082) ,  Yuan Xiaofang (湖南大学電气与信息工程学院 長沙410082)
資料名： Diangong Jishu Xuebao  (Diangong Jishu Xuebao)
巻： 32  号： 3  ページ： 18-26  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2502A  ISSN： 1000-6753  CODEN： DIJXE5  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： 大規模な電気自動車の充放電を制御することによって,既存の風力/火力発電システムと協調的に運転することができる最適化スケジューリング戦略を提案した。従来の電気自動車を含む電力系統の最適化モデルは電気自動車のユーザーコストを考慮しないため、実用性が高くないという欠点を考慮し、電力網の運行経済性、電気自動車のユーザーコスト、CO2排出、最小の換気量を含む多目的最適化モデルを構築した。改良NSGA-II遺伝的アルゴリズムと重みづけスケール法を組み合わせたインテリジェント最適化アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムを用いて,多目的動的最適化モデルのパレートフロントを求め,実際の電力系統の最適化に適したスケジューリング方式を得ることができた。提案した多目的最適化スケジューリング法のシミュレーション結果は,提案した最適化戦略によって,最適な火力発電,風力発電と電気自動車の間の出力方式を得ることができることを示した。この方式は実際的であり,合理的な電気自動車のコストの範囲内で,電力網の運転コスト,風力発電量,および大気炭素排出量を効果的に減少させることができ,その応用価値は高い。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *火力発電 ,  シミュレーション ,  *電気自動車 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  風力発電 ,  重みづけ ,  スケジューリング ,  二酸化炭素排出量 ,  経済性 ,  *風力 ,  遺伝的アルゴリズム ,  電力系統
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Electric vehicles ,  coordinated charging ,  vehicle-to-grid ,  optimal scheduling ,  smart grid

分類 (4件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  二次電池  (YB04030K) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 電気自動車 ,  充放電 ,  風力 ,  火力発電 ,  共同 ,  最適化