文献

J-GLOBAL ID：201702255485235192   整理番号：17A0350034

二次元粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,ユニットコミットメント問題を解決した。【JST・京大機械翻訳】

Dual Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Dimensionality Reduction for Unit Commitment Problem

著者 (4件)： Zhai Junyi (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,North China Electric Power University (Baoding)) ,  Ren Jianwen (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,North China Electric Power University (Baoding)) ,  Li Zheng (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,North China Electric Power University (Baoding)) ,  Zhou Ming (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,North China Electric Power University (Baoding))
資料名： Huabei Dianli Daxue Xuebao  (Huabei Dianli Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 1  ページ： 32-38  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2919A  ISSN： 1007-2691  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： ユニットコミットメントを考慮した電力システムの動的経済的スケジューリングは,複雑な非線形最適化問題である。次元縮小法を用いて大規模ユニットコミットメント問題を解決する新しい方法を提案し、次元縮小方式は全スケジューリング周期の最適化を各スケジューリング時刻に順次、最適化し、即ち行列の最適化を行ベクトルの最適化に転化し、解次元を低減する。離散時間と連続粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを結合して,現在のスケジューリング時間の最も良いユニット組合せ状態と対応する最適負荷配分を得た。初期化戦略を採用して動作の品質を向上させ、ユニットの停止、,などの制約条件に対して処理を行い、最適化をすべて実行区で行い、優先度の調整と知能調整策略を結合し、アルゴリズムの早熟を避ける。計算例は,提案方法が経済性において大きな利点を持ち,発電ユニットの数を明らかに減少させ,ユニット数の多い大規模システムを解決するのにより優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 経済性 ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  制約条件 ,  スケジューリング ,  発電設備 ,  ベクトル ,  優先度 ,  大規模系 ,  負荷配分 ,  次元縮小 ,  *二次元
準シソーラス用語： 非線形最適化 ,  *ユニットコミットメント問題 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： unit commitment ,  dimensionality reduction optimization ,  dynamic economic dispatch ,  large scale system ,  dual particle swarm optimization

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群最適化 ,  PSO ,  アルゴリズム ,  ユニットコミットメント問題