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J-GLOBAL ID：201902224786673213   整理番号：19A0488853

風力予測誤差の影響を緩和するための時変ポテンシャルに基づく需要応答法【JST・京大機械翻訳】

A Time-Varying Potential-Based Demand Response Method for Mitigating the Impacts of Wind Power Forecasting Errors

著者 (3件)： Ning Jia (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Smart Grid Technology & Equipment, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China) ,  Tang Yi (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Smart Grid Technology & Equipment, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China) ,  Gao Bingtuan (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Smart Grid Technology & Equipment, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 11  ページ： 1132  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力発電の不確実性は,風力予測誤差(WPFE)をもたらし,電力バランスを維持するために,配電戦略の定式化に困難をもたらす。需要応答(DR)は,WPFEの影響を軽減することにより電力をバランスさせる有望なツールである。本論文は,リアルタイムDRポテンシャル(DRP)とセキュリティ制約を考慮して,システムの不均衡を平滑化するためにDRと自動生成制御(AGC)ユニットを結合する制御方法を提供した。空気調和装置(AC),水加熱器(WH),電気自動車(EV)負荷,およびAGCユニットを含むスマート機器を管理し,風力適応を最大化するために,配電センタの観点から概略図を提案した。提示したモデルは,消費者の快適性選好を損なうことなく,AC,WH,およびEV負荷をスケジュールする。一方,発電機と電力潮流送電制約のランプ制約を考慮して,電力系統の安全性と安定性を保証した。提案した手法の性能を実証するために,IEEE24ノードシステムにおいてシミュレーションを行った。結果は,WPFE影響を緩和するためにDRとAGCユニットを調整することによってかなりの利益が実現できることを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定式化 ,  電力 ,  配電 ,  *予測誤差 ,  *風力 ,  セキュリティ ,  電気自動車 ,  送電 ,  電力系統 ,  快適性 ,  モデル ,  *風 ,  平滑化 ,  風力発電 ,  消費者

著者キーワード (4件)： 風力予測誤差(WPFE) ,  需要応答(DR) ,  DRポテンシャル(DRP) ,  風の調節

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (32件)：

• Menemenlis, N.; Huneault, M.; Robitaille, A. Computation of dynamic operating balancing reserve for wind power integration for the time-horizon 1-48 hours. IEEE Trans. Sustain. Energy 2012, 3, 692-702.
• Tamrakar, U.; Shrestha, D.; Maharjan, M.; Bhattarai, B.P.; Hansen, T.M.; Tonkoski, R. Virtual inertia: Current trends and future directions. Appl. Sci. 2017, 7, 654.
• Zhang, D.; Eseye, A.T.; Zhang, J.; Li, H. Short-term wind power forecasting using a double-stage hierarchical ANFIS approach for energy management in microgrids. Prot. Control Mod. Power Syst. 2017, 2.
• Zhang, N.; Kang, C.; Xia, Q.; Liang, J. Modeling conditional forecast error for wind power in generation scheduling. IEEE Trans Power Syst. 2014, 29, 1316-1324.
• Mudumbai, R.; Dasgupta, S.; Cho, B.B. Distributed control for optimal economic dispatch of a network of heterogeneous power generators. IEEE Trans. Power Syst. 2012, 27, 1750-1760.

タイトルに関連する用語 (5件)： 風力 ,  予測誤差 ,  緩和 ,  ポテンシャル ,  需要応答