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J-GLOBAL ID：201702276134374585   整理番号：17A0852049

最適蓄電池エネルギー貯蔵システムサイジングの展望におけるエネルギー貯蔵型の配電網接続住宅PVシステムの異なる放電戦略の比較【Powered by NICT】

Comparison of different discharge strategies of grid-connected residential PV systems with energy storage in perspective of optimal battery energy storage system sizing

著者 (2件)： Olaszi Balint D. (Department of Electric Power Engineering, Power System and Environment group, Faculty of Electric Engineering, Budapest University of Technology and Economics, P.O.B. 91, H-1521 Budapest, Hungary) ,  Ladanyi Jozsef (Department of Electric Power Engineering, Power System and Environment group, Faculty of Electric Engineering, Budapest University of Technology and Economics, P.O.B. 91, H-1521 Budapest, Hungary)
資料名： Renewable & Sustainable Energy Reviews  (Renewable & Sustainable Energy Reviews)
巻： 75  ページ： 710-718  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1084A  ISSN： 1364-0321  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： 電池エネルギー貯蔵システム(BESS)を用いた系統連系住宅PVシステムのための異なる住宅自己消費還元放電戦略の年間比較を提示した。まとめると,三放出戦略を考慮に入れたベースケース,適応アルゴリズムとエネルギー市場配向遠隔制御戦略。提示した戦略の全ては,電流BESS規制に基づいて利用可能な住宅負荷低減に厳密に限定される。さらに,シミュレーションは,実際の測定データを処理するようにした。適応「グリッドに優しい」放電アルゴリズムは,大域的最適値とピークグリッド負荷期間に関する自己エネルギー消費を最大化するための移動平均計算を利用した。一方日内エネルギー価格が最も高いとき自己消費を最大化し,グリッド負荷を減少させるために考慮した遠隔制御排出シナリオ,そうする機会である。システムサイズ最適化方程式は,隠れ層フィードフォワードニューラルネットワークシステムに基づいている。ネットワークの主要な目的は,最適化ソフトウエアのための対応する方程式を予測した。ニューラルネットワークの結果に基づいて,「使いやすい」BESSサイズ経済的最適化Webベースアプリケーションは異なる放電方法論の実現可能性を実証し,異なる製造者のBESSシステムの比較を容易にするために開発された。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： 遠隔制御 ,  *エネルギー貯蔵 ,  ソフトウェア ,  アルゴリズム ,  *二次電池 ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  系統連系 ,  *サイジング ,  ネットワーク ,  *放電
準シソーラス用語： *電池エネルギー貯蔵システム ,  *太陽光発電システム ,  *配電網 ,  *エネルギー貯蔵システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電池エネルギー貯蔵システム ,  放電戦略 ,  経済的なサイジング ,  再生可能エネルギー

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (10件)： 蓄電池 ,  エネルギー貯蔵システム ,  サイジング ,  展望 ,  エネルギー貯蔵 ,  配電網 ,  住宅 ,  PVシステム ,  放電 ,  戦略