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J-GLOBAL ID：201702291600359639   整理番号：17A0403282

劣化モデルを考慮したモデル予測制御によるハイブリッド独立システムの日運転の最適化【Powered by NICT】

Daily operation optimisation of hybrid stand-alone system by model predictive control considering ageing model

著者 (6件)： Dufo-Lopez Rodolfo (Department of Electrical Engineering, University of Zaragoza, Calle Maria de Luna, 3, 50018 Zaragoza, Spain) ,  Fernandez-Jimenez L. Alfredo (Department of Electrical Engineering, University of La Rioja, Logrono, Spain) ,  Ramirez-Rosado Ignacio J. (Department of Electrical Engineering, University of Zaragoza, Calle Maria de Luna, 3, 50018 Zaragoza, Spain) ,  Artal-Sevil J. Sergio (Department of Electrical Engineering, University of Zaragoza, Calle Maria de Luna, 3, 50018 Zaragoza, Spain) ,  Dominguez-Navarro Jose A. (Department of Electrical Engineering, University of Zaragoza, Calle Maria de Luna, 3, 50018 Zaragoza, Spain) ,  Bernal-Agustin Jose L. (Department of Electrical Engineering, University of Zaragoza, Calle Maria de Luna, 3, 50018 Zaragoza, Spain)
資料名： Energy Conversion and Management  (Energy Conversion and Management)
巻： 134  ページ： 167-177  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0552A  ISSN： 0196-8904  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： 本論文では,モデル予測制御を用いたハイブリッド太陽光風力ディーゼル電池システムの日常運転(全運転コストを最小化する)を最適化するための手法を提案した。モデルは,風速,照射,温度と負荷の1時間値の実際の天気予報を用いた。五制御変数を最適化し,それらの最適設定点値は毎日の最適制御戦略を決定した。これは腐食と劣化による容量損失を考慮することにより,電池の劣化を評価するための正確なモデルの使用を含んでいる。モデルはその最適条件から飛び出すことによるためにディーゼル発電機を維持し,置換の余分なコストを考慮した。最適化は遺伝的アルゴリズムによって行った。応用の一例は毎日の最適制御戦略を用いて得られた全運転コストを比較した通年の最適制御戦略を使用することのコストで,7.8%までの節約を得た。「負荷追従」制御戦略を使用することのコストとの比較を解析し,37.7%までの節約を得ることである。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： 最適制御 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *最適化 ,  最適条件 ,  *予測制御 ,  太陽光 ,  風速
準シソーラス用語： 制御戦略 ,  ディーゼル発電機 ,  容量損失 ,  目標値 ,  制御変数 ,  ディーゼル ,  *モデル予測制御 ,  *劣化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ハイブリッド再生可能スタンドアロンシステム ,  電池 ,  ディーゼル発電機 ,  予測制御 ,  Optimization ,  加齢モデル

分類 (9件)： 建物内の給排水・衛生設備  (RB06020G) ,  内燃機関発電  (NB03050O) ,  燃料電池  (YB04040V) ,  冷房  (PC02030Q) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  電気自動車  (QG07020B) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  原子炉冷却系  (MD04040P) ,  電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 劣化モデル ,  モデル予測制御 ,  最適化