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J-GLOBAL ID：201802261301082917   整理番号：18A0136911

DCマイクログリッドの価格決定と市場モデル【Powered by NICT】

DC micro - Grid pricing and market model

著者 (2件)： Minshew Zacakry (Department of Electrical Engineering, Georgia Southern University, Statesboro, Georgia 30458, USA) ,  El-Shahat Adel (Department of Electrical Engineering, Georgia Southern University, Statesboro, Georgia 30458, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GHTC  ページ： 1-2  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： マイクログリッドの基本的根は異なるタイプの再生可能エネルギー源である。電力システムのための二つの広いと特徴的な制御セットアップした。集中型と分散型(階層的)である。マイクログリッドの市場モデルでは,集中グリッドまたはマクロ格子を用いた同期で動作する電力源と負荷の基を正常にした。本論文では,マイクログリッドの機能性とアイデアを研究した。非常に正確な方法で提案されたマイクログリッドのための人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを確立した。MATLAB,Simulinkと(ANN)を用いたマイクログリッドのための一般的シミュレーションモデルを提案した。その目標は,DCマイクログリッドと価格における最も重要なパラメータを結ぶものである。このモデリングアプローチは,各母線で変数値に対してより可能性のある状況での一般的なモデル化とシミュレーションを提案した。異なるパラメトリック特性の提案された範囲のためのANNモデルをIEEEの14バス試験システム上の拡張された解析のために提示した。最後に,ANNモデルのための代数方程式を最適マイクログリッドの性能の将来にそれらを最適化するために推定した。本ANNモデルの訓練,試験と検証データは,実際のマイクログリッドから抽出した入力として24時間以上の各DG源(分散発電)で,負荷,最小/最大電力,限界損失因子と時間(時間)の数の間に接続するために,出力としてのコスト(),省(),収入(),利益()であった。より再生可能なエネルギー源と技術を理解するために人間性を助ける。さらに,特にヒトまたは顧客の側から電力系統におけるこの傾向と価格と節約を予測するための優れたモデルを提示した。エネルギー恵まれない集団へのエネルギーアクセスのための持続可能なビジネスモデルを創造するために有用である。論文の提示は,アプローチの妥当性の例と比較を含んでいる。,OPAL実ディジタルシミュレータによる研究のためのランニング実時間検証である。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： シミュレーションモデル ,  *価格決定 ,  *モデル ,  *マイクログリッド ,  代数方程式 ,  最適化 ,  ヒト ,  ニューラルネットワーク ,  モデリング
準シソーラス用語： ビジネスモデル ,  エネルギー源 ,  分散型発電 ,  再生可能エネルギー源 ,  *市場モデル ,  *DCマイクログリッド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： DCマイクログリッド ,  価格 ,  市場モデル