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J-GLOBAL ID：201802239974629526   整理番号：18A2000590

マイクログリッドの分散エネルギー管理のための並列学習によるサイバー-物理-社会システム【JST・京大機械翻訳】

A cyber-physical-social system with parallel learning for distributed energy management of a microgrid

著者 (5件)： Zhang Xiaoshun (College of Engineering, Shantou University, 515063 Shantou, China) ,  Zhang Xiaoshun (Department of Electrical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Yu Tao (College of Electric Power, South China University of Technology, 510640 Guangzhou, China) ,  Xu Zhao (Department of Electrical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Fan Zhun (College of Engineering, Shantou University, 515063 Shantou, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 165  号： PA  ページ： 205-221  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 並列学習による新しいサイバー-物理-社会システム(CPSS)を,マイクログリッドの分散エネルギー管理(DEM)のために提示した。従来のサイバー物理システムを人間の参加と相互作用により社会空間に拡張することにより,CPSsを開発した。各エネルギー供給者または各エネルギー需要家は,社会空間における人間と見なされており,知識を学習し,他と協力し,様々な選好行動による意思決定を行うことができる。複雑な最適化サブタスク上での人間の相互作用を実現するために,相関平衡(CE)ベースの一般和ゲームを採用し,一方,新しい適応コンセンサスアルゴリズムを用いて,マルチエネルギーバランス制約を有する単純な最適化サブタスク上でのそれを達成した。実世界システムと複数の仮想人工システムを,小世界ネットワークに基づく並列と双方向実行のために導入して,このように,DEMのより高い品質最適性を,高い確率で急速に出現させることができた。11のエネルギー供給者と7つのエネルギー需要家によるマイクログリッドの事例研究は,提案した技術が効果的に人間-コンピュータ協力を達成することができて,急速に他の集中化発見的アルゴリズムと比較してDEMのより高い品質最適を得ることができることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  ネットワーク ,  *マイクログリッド ,  最適化 ,  *学習 ,  意思決定 ,  コンピュータ ,  エネルギー供給 ,  高速度 ,  集中化 ,  事例研究 ,  ゲーム ,  品質 ,  エネルギー需要
準シソーラス用語： 最適性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイバー-物理-社会システム ,  並列学習 ,  相関平衡 ,  適応コンセンサスアルゴリズム ,  分散型エネルギー管理

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクログリッド ,  分散エネルギー ,  学習 ,  物理 ,  社会システム