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J-GLOBAL ID：201802235899640945   整理番号：18A1621388

逆最適化を用いた価格応答負荷の短期予測【JST・京大機械翻訳】

Short-Term Forecasting of Price-Responsive Loads Using Inverse Optimization

著者 (2件)： Saez-Gallego Javier (Technical University of Denmark, Kongens Lyngby, Denmark) ,  Morales Juan M. (Technical University of Denmark, Kongens Lyngby, Denmark)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 9  号： 5  ページ： 4805-4814  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  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： 電気の価格応答消費者のプールの集合需要を予測する問題を考察した。価格に対する凝集負荷の応答を,限界効用曲線と最小および最大電力消費限界の集合によって特徴付けられる最適化問題によってモデル化した。これらのパラメータを推定するタスクは,一般化された逆最適化スキームを用いて扱われ,次に,非凸の数学的プログラムを解く必要がある。ペナルティ項を持つ二つの線形問題を解くことにより,非凸性を克服する解法を導入した。これは,交差検証アルゴリズムを用いて統計的に調整した。提案した方法論は,パラメータ推定における変化を説明するために,時間や気象変数のような回帰者からのデータ駆動および活用情報である。建物における暖房,換気および空調システムのグループの電力負荷をシミュレーションし,結果は,グループの集合需要が提案したモデルによりうまく捉えられ,短期予測目的に適していることを示した。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： 空調システム ,  ペナルティ ,  モデリング ,  消費者 ,  パラメータ推定 ,  凝集 ,  *短期予測 ,  凸形 ,  線形性 ,  アルゴリズム ,  最適化問題 ,  モデル
準シソーラス用語： 電力負荷 ,  ピーク電力 ,  *逆最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  屋内配電・電源設備  (NB05050C) ,  電気量制御  (IC03020F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  価格 ,  応答 ,  短期予測