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J-GLOBAL ID：201802267418244543   整理番号：18A1108284

海上ウインドファームレイアウト設計とタービン日和見条件ベース保全の統合最適化【JST・京大機械翻訳】

Integrated optimization of offshore wind farm layout design and turbine opportunistic condition-based maintenance

著者 (6件)： Song Sanling (Edward J. Bloustein School of Planning and Public Policy, Rutgers University, New Brunswick, NJ 08901 USA) ,  Song Sanling (Department of Industrial & Systems Engineering, Rutgers University, Piscataway, NJ 08854 USA) ,  Li Qing (Department of Industrial & Systems Engineering, Rutgers University, Piscataway, NJ 08854 USA) ,  Felder Frank A. (Edward J. Bloustein School of Planning and Public Policy, Rutgers University, New Brunswick, NJ 08901 USA) ,  Wang Honggang (Department of Industrial & Systems Engineering, Rutgers University, Piscataway, NJ 08854 USA) ,  Coit David W. (Department of Industrial & Systems Engineering, Rutgers University, Piscataway, NJ 08854 USA)
資料名： Computers & Industrial Engineering  (Computers & Industrial Engineering)
巻： 120  ページ： 288-297  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0502B  ISSN： 0360-8352  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： 2段階最適化モデルを,レイアウト設計とタービン保全政策決定を統合した海上風力発電所のために開発した。第1段階では,最初に,海上風力資源の最適開発は,風力条件の不確実性の下で最適タービン配置を探索することによって風力エネルギー生産を最大化することを目的とし,その中で,タービンNの最適数とそれらの生産的配置を決定した。次に,Nタービンの位置を最大エネルギー生産のためにさらに最適化した。海上風力発電所に対するユニークな保全課題により,ステージ2において,著者らは,限られた保全コストで信頼できるエネルギー生産を確実にするために,周期的検査間隔を選択する新しい日和見的条件ベース保全政策のための計算ツールを開発した。本研究では確率モデルを確率的風速と方向に対して構築した。多重季節シナリオを考慮した風確率モデルから風データをサンプリングするためにモンテカルロシミュレーションを適用した。2段階最適化フレームワークのアルゴリズム効率を,ニュージャージー海岸に沿ったウインドファーム開発の事例の結果に基づいて実証した。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： 風 ,  *タービン ,  *ウインドファーム ,  風速 ,  *保全 ,  風力エネルギー ,  *配置設計 ,  アルゴリズム ,  確率モデル ,  風力 ,  不確実性 ,  *最適化 ,  海上風 ,  海岸
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 海上ウインドファーム ,  日和見的維持 ,  条件ベース保全

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  工場一般  (KB02010M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 海上 ,  ウインドファーム ,  レイアウト設計 ,  タービン ,  保全 ,  統合最適化