文献

J-GLOBAL ID：201902241710133036   整理番号：19A2698187

遺伝的アルゴリズムを用いたPV-風力蓄電池貯蔵マイクログリッドシステムの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of PV-Wind-Battery Storage Microgrid System Utilizing a Genetic Algorithm

著者 (6件)： Adefarati T. (University of Pretoria,Department of Electrical,,,Pretoria,South Africa,002) ,  Potgieter S. (University of Pretoria,Department of Electrical,,,Pretoria,South Africa,002) ,  Bansal R. C. (University of Sharjah,Department of Electrical and Computer Engineering,,Sharjah,,United Arab Emirates,27272) ,  Naidoo R. (University of Pretoria,Department of Electrical,,,Pretoria,South Africa,002) ,  Rizzo R. (Universita` di Napoli Federico II Via Claudio,Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Tecnologie dell’Informazione,,Napoli,,Italy,21 - 80125) ,  Sanjeevikumar P. (Aalborg University Esbjerg,Department of Energy Technology,,Esbjerg,,Denmark,6700)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCEP  ページ： 633-638  発行年： 2019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： 電力需要の急激な増加は,世界的なノートにおける電力供給にアクセスしない人々の数を減らすための重要な位置における再生エネルギー技術(RETs)の利用を提供している。持続可能エネルギーシステムは,RETsのいくつかの要素の異なる応用と組合せに基づく負荷需要を満たすための費用効果的技術である。これを考慮して,ディーゼル発電機,PV,WTGおよびESSから成るオフグリッド電力系統の最適化を検討した。本研究は,RETsの経済的利益を利用するための基準として,マイクログリッドシステムの構成要素間の負荷分担を可能にした。本論文は,提案したマイクログリッドシステムの総コストを最小化するためにGAの応用を提示した。この最適化法をMATLAB環境で実行し,シミュレーション結果は最小総コストが技術から得られることを示した。GAは,電力系統の問題を解決するために,より少ない計算時間を実行し,使用するのがはるかに簡単である。提案したアルゴリズムは,配電網オペレータがマイクログリッドシステムの運用に関連する総コストを低減するのを支援することができる。Copyright 2019 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： 総原価 ,  *二次電池 ,  電力需要 ,  シミュレーション ,  *最適化 ,  *マイクログリッド ,  電力供給 ,  電力系統 ,  *アルゴリズム ,  再生エネルギー ,  オペレータ
準シソーラス用語： 配電網 ,  オフグリッド ,  ディーゼル発電機 ,  費用対効果 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝的アルゴリズム ,  PV ,  風力 ,  蓄電池 ,  貯蔵 ,  マイクログリッド ,  最適化