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J-GLOBAL ID：201802218083314815   整理番号：18A1807166

多目的バックトラッキング探索アルゴリズムを用いた風力熱経済排出配分解【JST・京大機械翻訳】

Wind Thermal Economic Emission Dispatch Solution Using Multi-Objective Backtracking Search Algorithm

著者 (3件)： Daqaq Fatima (Engineering for Smart and Sustainable Systems Research Center, Mohammadia School of Engineering, Mohammed V University, Rabat, Morocco) ,  Ouassaid Mohamed (Engineering for Smart and Sustainable Systems Research Center, Mohammadia School of Engineering, Mohammed V University, Rabat, Morocco) ,  Ellaia Rachid (Engineering for Smart and Sustainable Systems Research Center, Mohammadia School of Engineering, Mohammed V University, Rabat, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IRSEC  ページ： 1-6  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： 本論文では,風力発電を考慮した経済的排出量の問題を扱った。風力タービンと熱発電機の両方を考慮に入れた風力熱経済排出ディスパッチ「WTEED」のこのモデルについて述べた。「WTEED」の目的は,大気汚染と燃料コストのレベルを最小化することである。風力の影響を特性化するために,閉じた形を不完全ガンマ関数(IGF)の観点から導出した。この問題を解決し,最適な燃料コスト,最適排出量および最良の妥協解を見出すために,新しいアルゴリズムを多目的バックトラッキング探索アルゴリズム「MOBSA」と名付けた。6つの従来の熱発電機と2つの風力発電機から成る標準IEEE30-Bus試験システムに対して,提案した手法を検討した。結果は,提案した技術の有効性とロバスト性を証明し,SPEA,Malo,GAEPSOとして他のアルゴリズムと比較した。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： Γ関数 ,  キャラクタリゼーション ,  排出量 ,  風力発電 ,  *アルゴリズム ,  熱電発電 ,  *熱効率 ,  風車 ,  ロバスト性 ,  *バックトラッキング ,  *風力 ,  大気汚染
準シソーラス用語： 検査システム ,  風力発電機 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： バックトラッキング ,  探索アルゴリズム ,  風力 ,  経済 ,  配分 ,  解