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J-GLOBAL ID：201802212085432092   整理番号：18A1302234

独立風力/PV/貯蔵発電システムの容量割当最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study On Capacity Allocation Optimization of Independent Wind/PV/Storage Generation System

著者 (4件)： Hu Lin Jing (College of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010080, China) ,  Liu Kai (College of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010080, China) ,  Zhao Yang (College of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010080, China) ,  Li Peipei (College of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot 010080, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 4986-4992  発行年： 2018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： 風力/PV/貯蔵独立システムに対する合理的な容量配分と最適化は,システムの初期投資を低減し,電力系統のセキュリティを改善することができた。本論文において,容量最適化方法を,量子遺伝的アルゴリズムに基づいて導入して,ライフサイクルコスト(LCC)と電力供給確率(LPSP)の損失を,システム評価指標として取り入れて,経済的および他の条件を,変数としての制約,風力タービンの数,太陽電池およびバッテリーとして取り入れた。量子遺伝的アルゴリズム(QGA)は,量子ビット符号化と量子回転ゲートを通して母集団進化を促進することができて,それは従来の遺伝的アルゴリズム(GA)の早熟で遅い収束を効果的に克服することができて,局所的最適化を容易にすることができて,このように,システムの最適容量を迅速に得ることができた。シミュレーション結果は,上記のアルゴリズムの合理的で優れたものが従来の遺伝的アルゴリズムと比較されることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 思春期早発症 ,  符号化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  投資 ,  セキュリティ ,  シミュレーション ,  風車 ,  電力供給 ,  太陽電池 ,  ライフサイクルコスト ,  二次電池 ,  *最適化 ,  電力系統 ,  *風力 ,  アルゴリズム

分類 (3件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 風力 ,  PV ,  貯蔵 ,  発電システム ,  容量割当 ,  最適化 ,  研究