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J-GLOBAL ID：201802210803977467   整理番号：18A0450184

マイクログリッドを用いた捕捉配電系統統合太陽変動性と不確実性【Powered by NICT】

Capturing distribution grid-integrated solar variability and uncertainty using microgrids

著者 (3件)： Majzoobi Alireza (Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Denver, Denver, CO, USA) ,  Khodaei Amin (Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Denver, Denver, CO, USA) ,  Bahramirad Shay (Distribution Planning and Smart Grid, Commonwealth Edison, Oakbrook, IL, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PESGM  ページ： 1-5  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： 太陽光発電の可変性と太陽発電予報における固有の不確実性が電力系統のための二つの挑戦的な問題である,特に配電系統統合太陽光発電は増殖した。本論文では,これらの負の欠点を軽減し,太陽光発電のより高い浸透をホストの電力系統を支援するための局所解としてマイクログリッドを利用する。ロバスト最適化に基づくマイクログリッド最適スケジューリングモデルは太陽光発電変動性と不確実性を捕捉するために開発した。試験フィーダに関する数値シミュレーションにより,提案したモデルの有効性を示した。Copyright 2018 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： シミュレーション ,  太陽光発電 ,  *不確実性 ,  電力系統 ,  供給装置 ,  モデル ,  *配電系統 ,  *太陽 ,  *捕獲 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  最適スケジューリング ,  ロバスト最適化 ,  局所解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (7件)： マイクログリッド ,  捕捉 ,  配電系統 ,  統合 ,  太陽 ,  変動性 ,  不確実性