文献

J-GLOBAL ID：201702256966487071   整理番号：17A1251602

NASAデータに基づく風力発電所拡張のための確率的最適PV容量計画【Powered by NICT】

Probabilistic Optimal PV Capacity Planning for Wind Farm Expansion Based on NASA Data

著者 (5件)： Cao Yongji (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of the Ministry of Education, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Yi (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of the Ministry of Education, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Hengxu (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of the Ministry of Education, Shandong University, Jinan, China) ,  Shi Xiaohan (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of the Ministry of Education, Shandong University, Jinan, China) ,  Terzija Vladimir (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of the Ministry of Education, Shandong University, Jinan, China)
資料名： IEEE Transactions on Sustainable Energy  (IEEE Transactions on Sustainable Energy)
巻： 8  号： 3  ページ： 1291-1300  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2291A  ISSN： 1949-3029  CODEN： ITSEAJ  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： 風力と太陽エネルギーの相補的特性を考慮して,光起電性パネルを持つ既存ウィンドファームを大幅に拡大する出力の変動を滑らかにし,運転経済性を向上させることができる。本論文では,風力発電基地の拡張を最適化するために2段階アプローチを提案した。アメリカ航空宇宙局のデータに基づいて,修飾された気象モデルは,風速と太陽照射の間の相関を考慮して開発した。出力パワーの変動,電気設備の利用,再生可能エネルギーの損失を考慮に入れて,多目的最適化モデルを確立した。異なる変圧器評価と二種類のシナリオを電気設備を拡大するかどうかを決定するために解析した。モンテカルロシミュレーションを用いて,第一段階で気象データを生成することである。Pareto最適解集合は第二段階で最終解を決定するための多目的粒子群最適化アルゴリズムにより探索した。事例研究を,提案した手法を検証するために行った。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： 経済性 ,  太陽エネルギー ,  電気設備 ,  *風力発電 ,  大気モデル ,  事例研究 ,  再生エネルギー ,  最適化 ,  気象データ ,  風速 ,  ウインドファーム ,  *風力
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  Pareto最適解 ,  多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： NASA ,  風力発電所 ,  拡張 ,  確率 ,  PV ,  計画