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J-GLOBAL ID：201702277329695574   整理番号：17A1718023

住宅熱と電力負荷を供給するハイブリッドソーラ-水素システムの最適化のための2の発見的方法【Powered by NICT】

Two heuristic approaches for the optimization of grid-connected hybrid solar-hydrogen systems to supply residential thermal and electrical loads

著者 (3件)： Maleki Akbar (Department of Renewable Energies, Faculty of New Science & Technologies, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Khajeh Morteza Gholipour (Department of Energy Management and Optimization, Institute of Science and High Technology and Environmental Sciences, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran) ,  Rosen Marc A. (Faculty of Engineering and Applied Science, University of Ontario Institute of Technology, Oshawa, Ontario, L1H 7K4, Canada)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 34  ページ： 278-292  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粒子群最適化(PSO)に基づく二種類のヒューリスティックな手法,すなわち,適応慣性重量(PSOAIW)と収縮因子(PSOCF)とPSO(粒子群最適化)アルゴリズムを用いたPSOアルゴリズムは,太陽光発電パネル,燃料電池,天然ガスと配電網から成るハイブリッドシステムの最適化に適用した住宅熱と電気負荷を供給した。経済モデルを開発し,系統連系ハイブリッド太陽-水素熱併給発電システムのための実施した経済分析。最適化は,住宅応用のための適切な制約を持つシステムの最小コストを達成した。最適化プロセスは,イラン北東部からの実際のデータを用いて実行し試験した。三他の既知のメタヒューリスティクス最適化技術,すなわち帝国主義者競合アルゴリズム,遺伝的アルゴリズム,および元の粒子群最適化は,問題を解くために適用し,その結果を二発見的手法で得られた結果と比較した。結果は,提案したPSOAIWとPSOCFアルゴリズムが他のアルゴリズムよりも良い結果を達成し,ハイブリッド太陽-水素システムは,近い将来の住宅エネルギー需要を満足させるための最も費用効果があり,信頼できることを示した。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： 太陽光発電 ,  エネルギー需要 ,  経済分析 ,  天然ガス ,  系統連系 ,  燃料電池 ,  イラン・イスラム共和国 ,  *発見的方法 ,  太陽 ,  *最適化 ,  コジェネレーション ,  アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グリッド接続ハイブリッドソーラ-水素システム ,  熱併給発電 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  収縮因子 ,  適応慣性重量

分類 (5件)： 動力伝達装置  (QG03020Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  燃料電池  (YB04040V) ,  発電一般  (NB03010W) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 住宅 ,  電力負荷 ,  水素 ,  最適化 ,  発見的方法