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J-GLOBAL ID：201902257280885112   整理番号：19A1451653

経済モデル予測制御によるプラグイン電気自動車の双方向協調【JST・京大機械翻訳】

Bi-Directional Coordination of Plug-In Electric Vehicles with Economic Model Predictive Control

著者 (4件)： Sha’aban Yusuf A. (School of Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester M1 5GD, UK) ,  Ikpehai Augustine (School of Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester M1 5GD, UK) ,  Adebisi Bamidele (School of Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester M1 5GD, UK) ,  Rabie Khaled M. (School of Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester M1 5GD, UK)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 10  ページ： 1507  発行年： 2017年10月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  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： プラグイン電気自動車(PEVs)の出現は,車両PACSを脱炭素し,地球の異なる部分における持続可能性を促進する新しい機会を明らかにしていない。電池技術とPEV効率が向上し続けているので,分散エネルギー資源としての電気自動車の使用は現実になっている。配電ネットワークオペレータ(DNOs)は,グリッドバランスと信頼性を確保するために努力するが,PEV所有者は,それらの経済的利益を最大化することを主に目的としている。しかし,PEV電池が限られた容量を持ち,配電ネットワークが制約されているならば,PEVsの充電/放電を調整するためにスマートな技術が必要である。経済モデル予測制御(EMPC)技術を用いて,本論文は,グリッド対車両(G2V)と車両対グリッド(V2G)操作の間のPEVsのための分散化最適化アルゴリズムを提案した。電池の動作動力学を捉えるために,離散状態空間として与えられた時間における充電状態(SoC)を考慮し,V2GとG2V動作におけるPEV性能を調べた。特に,本研究では,大学のPEVインフラストラクチャからの実データを用いて,V2G/G2Vサイクルをスケジュールするために,日の異なる期間にわたるエネルギー料金の変動性を利用した。結果は,最適な時間分割の間,車両を充電/放出することによって,推進者は,約63%の正味節約を達成するために,供給の価格弾力性を利用することが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： *電気自動車 ,  電池 ,  放電 ,  分散化 ,  最適化 ,  インフラストラクチャー ,  信頼性 ,  オペレータ ,  充電
準シソーラス用語： V2G ,  所有者 ,  配電網 ,  *プラグイン電気自動車 ,  *モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： プラグイン電気自動車 ,  経済モデル予測制御(EMPC) ,  車両対グリッド(V2G) ,  グリッド対車両(G2V) ,  最適化 ,  スマートグリッド ,  車両対グリッド(V2G)

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (44件)：

• David, B.R. Electric vehicles and the electric grid: A review of modeling approaches, Impacts, and renewable energy integration. Renew. Sustain. Energy Rev. 2013, 19, 247-254.
• UN. District Energy in Cities. Available online: http://www.unep.org/energy/districtenergyincities (accessed on 22 December 2016).
• Sittoni, A.; Brunelli, D.; Macii, D.; Tosato, P; Petri, D. Street lighting in smart cities: A simulation tool for the design of systems based on narrowband PLC. In Proceedings of the 2015 IEEE First International Smart Cities Conference (ISC2), Guadalajara, Mexico, 25-28 October 2015; pp. 1-6.
• Ikpehai, A.; Adebisi, B.; Kharel, R. Smart street lighting over narrowband PLC in a smart city: The Triangulum case study. In Proceedings of the 2016 IEEE 21st International Workshop on Computer Aided Modelling and Design of Communication Links and Networks, Toronto, ON, Canada, 23-25 October 2016; pp. 242-247.
• Ikpehai, A.; Adebisi, B.; Rabie, K.M.; Haggar, R.; Baker, M. Experimental Study of 6LoPLC for Home Energy Management Systems. Energies 2016, 9, 1026.

タイトルに関連する用語 (6件)： 経済 ,  モデル予測制御 ,  プラグイン ,  電気自動車 ,  双方向 ,  協調