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J-GLOBAL ID：201702283494942531   整理番号：17A1875247

電力系統動的環境経済スケジューリング問題のモデリングと解【JST・京大機械翻訳】

Modeling and Solving for Dynamic Environmental/Economic Dispatch Problem in Power System

著者 (5件)： Li Chen (武漢大学電气工程学院,武漢,430072) ,  Hu Zhijian (武漢大学電气工程学院,武漢,430072) ,  Zhang Menglin (武漢大学電气工程学院,武漢,430072) ,  He Jianbo (武漢大学電气工程学院,武漢,430072) ,  Chen Zhen (武漢大学電气工程学院,武漢,430072)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 29  号： 7  ページ： 53-60  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2509A  ISSN： 1003-8930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力系統の最適化スケジューリングにおける全期間の経済と環境の利益を同時に考慮するために,本論文は,バルブ効果とシステム損失を考慮した電力系統動的環境経済モデルを確立し,改良多目的最適化アルゴリズムを提案した。この論文はモデルを解くことを目的とした。.. ...............................を提案しているモデルを解く。アルゴリズムは,逆学習戦略,外部最適解集合戦略,個体のスパース性に基づく教師選択戦略,ファジィ満足度,および動的クラス戦略を導入し,動的発見的確率的制約処理とペナルティ関数を組み合わせることによって,制約違反の個体を修正し,ペナルティを行った。最後に、10例の計算例を用いて、本文で提案したモデルとアルゴリズムに対してシミュレーションテストを行い、その他のアルゴリズムと比較した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性と優位性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力系統 ,  *スケジューリング ,  経済モデル ,  曖昧さ ,  最適化 ,  ペナルティ関数 ,  ペナルティ ,  アルゴリズム ,  *モデリング ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 確率的制約 ,  スパース性 ,  最適解 ,  最適アルゴリズム ,  *動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： dynamic environmental/economic dispatch(DEED) ,  teaching-learning based algorithm ,  dynamic heuris?tic random constraints handling ,  Pareto optimal solution ,  opposition-based learning

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 電力系統 ,  動的環境 ,  経済 ,  スケジューリング ,  問題 ,  モデリング ,  解