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J-GLOBAL ID：201902226234081654   整理番号：19A2210940

電力系統の発電拡張計画のための代表的な日のクラスタ化:可変再生可能エネルギーとエネルギー貯蔵の影響の捕捉【JST・京大機械翻訳】

Clustering representative days for power systems generation expansion planning: Capturing the effects of variable renewables and energy storage

著者 (6件)： Scott Ian J. (Center for Innovation, Technology and Policy Research - IN+, Instituto Superior Tecnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal) ,  Scott Ian J. (Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Carvalho Pedro M.S. (Instituto Superior Tecnico and INESC-ID, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal) ,  Botterud Audun (Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Botterud Audun (Energy Systems Division, Argonne National Laboratory, Argonne, IL, USA) ,  Silva Carlos A. (Center for Innovation, Technology and Policy Research - IN+, Instituto Superior Tecnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 253  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 意思決定者は,重要な規制,政策,および投資決定を行うモデルに依存している。電力システムにとって,これらのモデルは,(i)大量の可変再生エネルギー源の統合によって導入された将来の課題,および(ii)エネルギー貯蔵技術が果たすべき役割を捉える必要がある。本論文では,これらの動力学を捉えることに焦点を合わせて,生成拡大計画モデルの代表的な日を選択するためのいくつかの異なるアプローチを調査した。さらに,3つの利点を提供するクラスタリングアルゴリズムの出力を調整するための新しい方法論を提案した。すなわち,正味需要の目標レベルを捉え,傾斜挑戦を定義する基礎となる正味需要形状を正確に表現し,年間エネルギーとピーク需要の間の関係を捉えた。この重みづけ方法は,代表的な日ベースの発電拡大計画モデルにおける誤差の大きさを平均61%削減する。また,結果は,システムコストと技術ミックスの両方に対する代表的な日のクラスタリングを注意深く実行することの重要性を実証した。多くの場合,異なる代表的な日ベースの拡張計画の総コストへの改善が実現され,そこでは従来の発電容量がエネルギー貯蔵のために置換されている。選択されたエネルギー貯蔵技術に基づいて,この能力は,代表的な日選択プロセスにおける詳細な日内動力学の捕捉の重要性を補強するために,再生可能な発電をピーク期間にシフトすることとは反対に,傾斜挑戦に取り組むために使用されていると結論した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力系統 ,  *発電 ,  *再生エネルギー ,  *エネルギー ,  重みづけ ,  総原価 ,  *捕獲 ,  *エネルギー貯蔵 ,  意思決定者 ,  *クラスタ化 ,  投資 ,  モデル
準シソーラス用語： ピーク需要 ,  拡大計画 ,  再生可能エネルギー源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 発電拡張計画 ,  電力系統のモデリング ,  最適化 ,  クラスタリング ,  代表的入力選択 ,  負荷モデリング

分類 (1件)： エネルギー貯蔵  (LC02000F)

タイトルに関連する用語 (7件)： 電力系統 ,  発電拡張計画 ,  クラスタ化 ,  可変 ,  再生可能エネルギー ,  エネルギー貯蔵 ,  捕捉