再生可能エネルギー源を備えたグリッド接続建物の運転コストを最小化するための最適電池利用の決定【JST・京大機械翻訳】

Phan Quang An; Scully Ted; Breen Michael; Murphy Michael D.

文献

J-GLOBAL ID：201802286258938532 整理番号：18A1722809

再生可能エネルギー源を備えたグリッド接続建物の運転コストを最小化するための最適電池利用の決定【JST・京大機械翻訳】

Determination of optimal battery utilization to minimize operating costs for a grid-connected building with renewable energy sources

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巻： 174 ページ： 157-174 発行年： 2018年
JST資料番号： A0552A ISSN： 0196-8904 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)

本論文では,再生可能エネルギー源を使用する建物の運転コストを最小化するために,バッテリーバンクの毎日の充電と排出スケジュールを最適化するための戦略を提案した。スケジュールは,24時間の期間にわたる電池充電と放電速度の範囲を用いて最適化した。これらの速度は,遺伝的アルゴリズム(GA)と粒子群最適化アルゴリズム(PSO)を用いて制御され,電力消費と電力価格のための日先予測データと,太陽光発電システムと風力タービンからの電力出力を利用した。結果は,利用可能な充電と排出速度の数が増加するにつれて,建物の運転コストが減少することを示した。平均日運転コストは,GAを用いて31%まで,またPSOを用いて28%まで削減され,電池が使用されていないシナリオと比較された。さらに,平均日運転コストの減少は,充電数と放電率が12に達するとプラトーになった。また,放射照度,風速および電力価格入力のスケーリングが,建物の最適化された日々の運転コストに影響を与えることが示された。感度解析を行い,この入力のスケーリングがGAの全体性能にどのように影響するかを調べた。最適化された日々の運転コストは,多くのスケーリング比率が電力価格に適用された後にほとんど変化せず,スケーリングパーセントが適用されないシナリオに比べて3%までの追加コスト削減があることが分かった。対照的に,気象データに適用されたスケーリング割合は最適化された運転コストに対してより大きな影響を持つことが見出され,スケーリング割合が適用されないシナリオに比べて17%までの追加コスト削減が得られた。さらに,気象データスケーリング比率と最適化日コストの間に非線形関係が観察された。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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自然エネルギー一般

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