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J-GLOBAL ID：201702269646747917   整理番号：17A1490652

フライス盤に対する電力需要リスクモデル【Powered by NICT】

Power demand risk models on milling machines

著者 (5件)： Jeon Hyun Woo (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, 70803, USA) ,  Jeon Hyun Woo (Louisiana State University - Industrial Assessment Center, Baton Rouge, LA, 70803, USA) ,  Lee Seokgi (Department of Industrial Engineering, University of Miami, 1251 Memorial Drive 281, Coral Gables, FL, 33146, USA) ,  Kargarian Amin (Department of Electrical and Computer Engineering, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, 70803, USA) ,  Kang Yuncheol (Department of Industrial Engineering, Hongik University, 94 Wausan-ro, Mapo-gu, Seoul, 04066, Republic of Korea)
資料名： Journal of Cleaner Production  (Journal of Cleaner Production)
巻： 165  ページ： 1215-1228  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0750A  ISSN： 0959-6526  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製造電力系統における電力需要リスクの測定は,製造業者,より広い社会に役立つであろう。リスクは製造パラメータを用いて特性化することができれば,メーカーはこれらパラメータに由来するリスクをより良く制御,少ない電力危険な生産計画を選択し,ユーティリティコストと資源消費を減らすことができる。リスクの測定もメーカーと電力供給会社は予期しない外乱から電力系統を保護するのを支援することができる。リスクの既存の対策が,持続時間を考慮していない,製造電力系統におけるリスクを正確に定量できない;高電力需要の期間のリスクはサージの持続時間で評価しなければならない。測定電力需要リスクの新しい方法を提案し,金融分野から得られた測定を採用している。フライス加工に焦点を当てて,処理能力は,処理量(A)と処理時間(T)の関数であることが示され,AとTの結合分布として直接導かれる電力需要分布。コピュラを用いた二変量ランダム変数モデルは,結合分布の相関を調べるために適用した。AおよびTからの電力需要の確率分布の評価に基づいた新しいリスク対策を紹介した。提案尺度はフライス盤からの電力需要リスク,製造パラメータに基づいて定量化できるかを示すための実例を与える。製造パラメータは,全体電力需要リスクに影響を及ぼすことが分かった,i)原材料の種類,ii)処理時間の変動性,およびiii)AとTの間の相関を含む。例においては,これらの三因子は,それぞれ最大108%,67%,および1%電力需要リスクを増加させた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力系統 ,  加工時間 ,  生産計画 ,  金融 ,  生産者 ,  *フライス盤 ,  フライス加工 ,  キャラクタリゼーション ,  電力供給 ,  *電力需要 ,  スループット ,  *電力 ,  確率分布 ,  継続時間
準シソーラス用語： コピュラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： フライス加工力 ,  リスク測定 ,  バリュー・アット・リスク ,  条件付き想定最大損失額

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： フライス盤 ,  電力需要 ,  リスク ,  モデル