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J-GLOBAL ID：201802271109198898   整理番号：18A0034090

大規模電気自動車クラスタの階層的リアルタイム最適化スケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Real-time Optimized Dispatching for Large-scale Clusters of Electric Vehicles

著者 (4件)： Pan Zhenning (華南理工大学電力学院,广東省广州市,510640) ,  Zhang Xiaoshun (華南理工大学電力学院,广東省广州市,510640) ,  Yu Tao (華南理工大学電力学院,广東省广州市,510640) ,  Wang Dezhi (華南理工大学電力学院,广東省广州市,510640)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 41  号： 16  ページ： 96-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電気自動車の大規模なリアルタイム最適化スケジューリング問題を解決するために,電気自動車の異なる期待充電時間に従って,いくつかの異なる優先度の電気自動車クラスタに分割し,それは,主充電要求と配電網の安全運転を満たすことができる。電気自動車の充放電を考慮した大規模クラスタのリアルタイム最適化スケジューリングモデルを構築した。このスケジューリングモデルは,主に2つの層に分けられる。まず第一に,上部のスケジューリングを解決するために最適化アルゴリズムを使用し,次に,電気自動車クラスタの充放電戦略を得ることができる。次に,提案されたエネルギーバッファ一貫性アルゴリズムを用いて,クラスタ内の各電気自動車の底層充放電戦略を作成した。シミュレーション例を示した。構築したクラスタ最適化モデルは電気自動車の大規模実時間最適化スケジューリングの困難さを著しく低減でき、同時に、GWOアルゴリズムとエネルギーバッファの一致性アルゴリズムは電気自動車の大規模最適化スケジューリング問題を解決する上で、実用性と迅速性がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  類似性 ,  *スケジューリング ,  シミュレーション ,  *クラスタ ,  *電気自動車 ,  優先度 ,  *最適化 ,  充電
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  最適アルゴリズム ,  充放電 ,  安全運転 ,  配電網 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： energy buffer consensus ,  large-scale electric vehicles ,  hierarchical optimization of clusters ,  charging/discharging optimization ,  grey wolf optimization algorithm

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  電気自動車 ,  クラスタ ,  リアルタイム ,  最適化 ,  スケジューリング