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J-GLOBAL ID：201802232522931836   整理番号：18A0185822

職場での最適電荷電気自動車への太陽光発電予測を用いたエネルギー管理システム【Powered by NICT】

Energy Management System With PV Power Forecast to Optimally Charge EVs at the Workplace

著者 (4件)： van der Meer Dennis (Department of DC systems, Energy conversion and Storage, Technical University, Delft, The Netherlands) ,  Mouli Gautham Ram Chandra (Department of DC systems, Energy conversion and Storage, Technical University, Delft, The Netherlands) ,  Elizondo Laura Ramirez (Department of DC systems, Energy conversion and Storage, Technical University, Delft, The Netherlands) ,  Bauer Pavol (Department of DC systems, Energy conversion and Storage, Technical University, Delft, The Netherlands)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 14  号： 1  ページ： 311-320  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： 本論では,太陽光発電(PV)発電を予測と職場でのPVシステム,グリッド,およびバッテリー電気自動車(BEV)間の電力潮流を最適化できるエネルギー管理システム(EMS)の設計を提示した。PV自己消費を増大させ,その結果,BEV船隊の持続可能性を増加させることによってグリッドからのエネルギー需要を削減しながら,目的は,充電コストを最小化することである。開発したEMSは二成分:充電コストを最小化するための電力割当て最適PV発電および混合整数線形計画法フレームワークを予測するための自己回帰統合移動平均モデルから構成されている。結果は,開発したEMSである充電コストを大幅に低減できることを示し,PV自己消費を増加させ,グリッドからのエネルギー消費を減少させた。さらに,文献で考慮した繰り返し,すなわち,動的購入料金と動的フィードインタリフに類似した事例研究中に,EMSは1および二帯電点が2つの場合に118.44%と427.45%充電コストを減少させ,それぞれ,無制御充電政策と比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電気自動車 ,  最適化 ,  *発電 ,  事例研究 ,  充電 ,  エネルギー消費 ,  エネルギー需要 ,  電力潮流 ,  二次電池 ,  *予測 ,  *太陽光発電
準シソーラス用語： 固定価格買取制度 ,  混合整数線形計画法 ,  太陽光発電システム ,  *エネルギー管理システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 職場 ,  電荷 ,  電気自動車 ,  太陽光発電 ,  予測 ,  エネルギー管理システム