文献

J-GLOBAL ID：201702276582026694   整理番号：17A1634899

風力発電変動を管理するためのエネルギー貯蔵のデータ駆動分布ロバスト制御【Powered by NICT】

Data-driven distributionally robust control of energy storage to manage wind power fluctuations

著者 (2件)： Samuelson Samantha (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089, USA) ,  Yang Insoon (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCTA  ページ： 199-204  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： エネルギー貯蔵は,風力のような再生エネルギー源からのエネルギー生成の変動はそれらの侵入を増加させるためにバランスさせることができる重要な資源である。多くの既存の貯蔵制御法は,不確実性の確率分布に関する完全な情報を必要とする。しかしながら,実際には,再生可能エネルギー生産の分布は確実に推定することは困難である。この課題を解決するために,著者らは,分布ロバスト確率制御の理論に基づいて,新しい貯蔵運転法の利点を開発した。最初に,この制御装置は,ウインドファームから発生した電力のような不確実性の分布の誤差に対してロバストである。第二に,提案した方法は少数のデータサンプルにおいても,有効であった。第三に,本制御装置の構成は半無限プログラムへの無限次元ミニマックス最適化問題を変換する提案した双対性ベース動的計画法による計算量的に実行可能である。提案した方法の性能は,ペンシルバニアジャージーメリーランド相互接続(PJM)地域のウインドファームでエネルギー生産レベルに関するデータを用いて実証した。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： 確率制御 ,  再生エネルギー ,  動的計画法 ,  最適化問題 ,  *エネルギー貯蔵 ,  *風力発電 ,  *ロバスト制御 ,  *ロバスト性 ,  ウインドファーム ,  不確実性 ,  *風力 ,  確率分布 ,  制御装置
準シソーラス用語： エネルギー産生 ,  再生可能エネルギー源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  エネルギー貯蔵  (LC02000F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風力発電 ,  エネルギー貯蔵 ,  データ駆動 ,  分布 ,  ロバスト制御