文献

J-GLOBAL ID：201702284840753445   整理番号：17A0826538

スマートグリッドを持つ費用効率の高いCBTCシステムのための認知制御法【Powered by NICT】

A Cognitive Control Method for Cost-Efficient CBTC Systems With Smart Grids

著者 (4件)： Sun Wenzhe (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Yu Fei Richard (Carleton University, Ottawa, ON, Canada) ,  Tang Tao (State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  You Siqing (Beijing Wuzi University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 18  号： 3  ページ： 568-582  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 通信を基礎とした列車制御(CBTC)システムは列車や沿線装置間の情報伝送のための無線ローカルエリアネットワークを用いた。避けられないパケット遅延と液滴は,列車の沿線通信に導入されているので,列車の状態における情報不確実性は電気エネルギーの計画外トラクション/制動要求,並びに廃棄物をもたらすであろう。さらに,回生ブレーキ技術の導入により,CBTCシステムにおける電力グリッドはスマートグリッドに発展し,コストを意識した電力管理は消費される電気エネルギーの全経済コストを低減するために採用すべきである。本論文では,スマートグリッドとCBTCシステムのための認知制御法は列車運転性能とコスト効率の両方を高めるために提示した。CBTCシステムのための認知制御システムモデルを定式化した。認知制御における情報ギャップは列車の沿線通信は,列車の運転に影響するかを解析するために計算した。Q学習アルゴリズムを提案認知制御法で使用され,情報ギャップと全財務コストから成る関節目的関数は最適ポリシーを生成するために適用される。媒体アクセス制御層再試行限界適応とトラクション戦略選択は認知作用として採用した。広範なシミュレーション結果はCBTCシステムのコスト効率と列車運転性能は,提案した認知制御法を用いた本質的に改善されることを示した。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： 電力 ,  シミュレーション ,  システムモデル ,  電力管理 ,  *スマートグリッド ,  定式化 ,  目的関数 ,  列車運転 ,  通信 ,  アルゴリズム ,  無線LAN ,  不確実性
準シソーラス用語： 電気エネルギー ,  *認知制御 ,  *CBTC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号,保安  (TC01040Y) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： スマートグリッド ,  費用 ,  CBTC ,  認知制御