文献

J-GLOBAL ID：201802279895036498   整理番号：18A1904463

実時間電力市場におけるエネルギー負荷最大化のための需要応答管理【JST・京大機械翻訳】

Demand Response Management for Profit Maximizing Energy Loads in Real-Time Electricity Market

著者 (3件)： Wang Shuoyao (Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Bi Suzhi (Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Zhang Ying-Jun Angela (Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 33  号： 6  ページ： 6387-6396  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,リアルタイム電力市場におけるエネルギー負荷の利益最大化需要応答を考察した。リアルタイム電力市場において,市場清算価格は,日先市場における予測値から実際の電力供給と需要のランダム偏差によって決定される。ある期間にわたってエネルギーの総量を必要とするエネルギー負荷は,時間におけるエネルギー使用のシフトの柔軟性を有し,したがって,需要応答を通して揮発性リアルタイム市場価格を利用するために完全な位置にある。著者らは,利益最大化需要応答戦略が,連続状態と行動空間のために非常に高い計算複雑性を必要とする有限層Markov決定プロセス(MDP)問題を解くことによって得られることを示した。高い計算複雑性に取り組むために,最適解の閾値構造を利用することにより,MDP問題を線形計画問題に変換する二重近似手法を提案した。次に,効率的に問題を解決するために,列生成ベースの解法アルゴリズムを提案した。広範なシミュレーションにより,提案した方法が,最適MDP問題(線形対指数関数的複雑さ)の計算複雑性を大幅に低減し,一方,限界性能損失を招くことを実証した。さらに興味あることに,提案した需要応答戦略は三重winを隠す。それは,エネルギー負荷の利益を最大化するだけでなく,電力網における供給需要不均衡を緩和し,他の市場参加者の請求を減少させる。平均的に,提案した二次近似と改良した列生成アルゴリズムは,エネルギー負荷の利益を55.9%増加させ,ベンチマークアルゴリズムと比較して,他のユーティリティの請求を80.2%節約した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力市場 ,  線形性 ,  電力供給 ,  近似法 ,  電力系統 ,  アルゴリズム ,  柔軟性 ,  計算量 ,  ベンチマーク ,  *エネルギー
準シソーラス用語： 不均衡 ,  列生成法 ,  最適解 ,  利益最大化 ,  *需要応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 実時間 ,  電力市場 ,  エネルギー ,  最大化 ,  需要応答