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J-GLOBAL ID：201802290229492787   整理番号：18A0201422

再生可能エネルギーマイクログリッドの確率的貯蔵モデル化と準最適サイジング【Powered by NICT】

Probabilistic storage modeling and suboptimal sizing of renewable energy microgrids

著者 (3件)： Biyya Imane (Department of Electrical Engineering, Ecole Mohammadia d’Inge ́nieurs, Mohammed V University in Rabat, Rabat, Morocco) ,  Aniba Ghassane (Department of Electrical Engineering, Ecole Mohammadia d’Inge ́nieurs, Mohammed V University in Rabat, Rabat, Morocco) ,  Maaroufi Mohamed (Department of Electrical Engineering, Ecole Mohammadia d’Inge ́nieurs, Mohammed V University in Rabat, Rabat, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISGT-Europe  ページ： 1-6  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： 本論文では,新しい確率的貯蔵モデル化と再生可能エネルギーマイクログリッドの最適サイズを提案した。再生可能エネルギーと分散システムの出現は世界的に加速されてきた。それにもかかわらず,いくつかの挑戦がこの変態に直面している,とりわけ,貯蔵システムの統合を必要とする再生可能エネルギーの不確定性。システムである小型とき,再生可能エネルギーは,投棄されたであろうと,オーバーサイズの場合,貯蔵は無効である。確率的制約条件を持つ最適構成は,原始。,この論文の貢献は二つある:第一に,それは無為と相殺確率を導入することにより,エネルギー貯蔵システムの新しいモデリングを定式化し;と第二に,残留パワーの確率密度関数間の適合,あるいは生成と消費の間の差,マッチング貯蔵出力の良さを最大化することにより準最適サイジングを提案した。シミュレーションは異なるパラメータを持つ二マイクログリッドで運転し,Matlabの遺伝的アルゴリズムツールボックスを用いて最適化計算。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： *再生エネルギー ,  最適化 ,  *マイクログリッド ,  分散系 ,  *モデリング ,  遺伝的アルゴリズム ,  *サイジング ,  不確実性 ,  最適規模 ,  確率密度関数 ,  定式化
準シソーラス用語： ツールキット ,  MATLAB ,  エネルギー貯蔵システム ,  確率的制約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： エネルギー貯蔵  (LC02000F) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 再生可能エネルギー ,  マイクログリッド ,  確率 ,  貯蔵 ,  モデル化 ,  サイジング