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J-GLOBAL ID：201802256097233845   整理番号：18A0451068

無線ネットワークを介したマイクログリッドにおける分散型エネルギー管理のための協調ニューラル適合学習【Powered by NICT】

Cooperative Neural Fitted Learning for Distributed Energy Management in Microgrids via Wireless Networks

著者 (6件)： Liu Weirong ,  Zhuang Peng ,  Liu Yuan ,  Liang Hao ,  Huang Zhiwu ,  Peng Jun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VTC-Fall  ページ： 1-5  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： 再生可能エネルギー源の増殖と環境への関心の増加により,マイクログリッドは,住宅のエネルギー供給の主要な手段の一つとなるであろうことが期待される。しかし,マイクログリッド運用の分布特性は,エネルギー管理への新しい技術的挑戦をもたらす。マイクログリッドにおける分散型発電(DG)ユニットとエネルギー貯蔵(ES)デバイスへの無線通信機能を付与集中コントローラなしにそれらの協力のための有益である。それにもかかわらず,全てのDGユニットと負荷のための分散エネルギー管理withouta prioristatistical情報を確立するかは広範な研究が必要である。本論文では,協調型ニューラルフィッティング反復を伴う強化学習アルゴリズムは,無線ネットワークを介したマイクログリッドにおける分散型エネルギー管理のために提案した。強化学習アルゴリズムは,マイクログリッドの連続状態と行動空間を採用する分散アクタ-クリティック構造を活用した。無線ネットワークを介してそれらの評価と決定を交換することによってDGユニットとESデバイスの作用を調整するために強化学習アルゴリズムに組み込まれている拡散戦略。現実的な再生可能発電と負荷データに基づくシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの性能を評価した。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： 学習アルゴリズム ,  エネルギー供給 ,  無線伝送 ,  制御装置 ,  エネルギー貯蔵 ,  発電 ,  *エネルギー管理 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *学習 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 分散型発電 ,  再生可能エネルギー源 ,  *分散型エネルギー ,  *無線ネットワーク , 【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 (5件)： 無線ネットワーク ,  マイクログリッド ,  分散型エネルギー ,  協調 ,  学習