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J-GLOBAL ID：201902264222801795   整理番号：19A1463818

需要側管理手段の実行のための改良型ファジィC平均アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Fuzzy C-Means Algorithm for the Implementation of Demand Side Management Measures

著者 (5件)： Panapakidis Ioannis (Department of Electrical Engineering, Western Macedonia University of Applied Sciences, Kozani 50100, Greece) ,  Panapakidis Ioannis (Department of Electrical Engineering, Technological Educational Institute of Thessaly, Larisa 41110, Greece) ,  Asimopoulos Nikolaos (Department of Electrical Engineering, Western Macedonia University of Applied Sciences, Kozani 50100, Greece) ,  Dagoumas Athanasios (Energy and Environmental Policy Laboratory, School of Economics, Business and International Studies, University of Piraeus, Piraeus 18532, Greece) ,  Christoforidis Georgios C. (Department of Electrical Engineering, Western Macedonia University of Applied Sciences, Kozani 50100, Greece)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 9  ページ： 1407  発行年： 2017年09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： 負荷プロファイリングは,曲線形状の類似性に関する日荷重曲線と消費者クラスの定式化に導く手順を参照する。この手順は一連の教師なし機械学習アルゴリズムを組み込んだ。クラスタへの負荷曲線をグループ化するために多くのクリスプクラスタリングアルゴリズムが提案されているが,一つのソフトクラスタリングアルゴリズムのみが,上述の目的,すなわち,ファジィC-平均(FCM)アルゴリズムに利用されている。ソフトクラスタリングの利点が様々な応用において実証されているので,電力消費者クラスタリングプロセスにおけるFCMの新しい修正を導入する可能性を調べた。さらに,本論文では,実時間Pricing(RTP)方式の実装に適した消費者の負荷管理のための新しい需要サイド管理(DSM)戦略を提案した。DSM戦略は,容易に解くことができる制約付き最適化問題として定式化され,したがって,競争電力市場における小売業の意思決定フレームワークのための有用なツールとなる。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： 最適化 ,  *アルゴリズム ,  電力消費 ,  意思決定 ,  モデリング ,  *曖昧さ ,  消費者 ,  定式化 ,  LISP ,  クラスタ化 ,  電力市場 ,  小売業 ,  クラスタ
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  プロファイリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 需要応答 ,  負荷管理 ,  負荷モデリング ,  負荷プロファイル ,  最適化 ,  時系列クラスタリング

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (75件)：

• Karunanithi, K.; Saravanan, S.; Prabakar, B.R.; Kannan, S.; Thangaraj, C. Integration of demand and supply side management strategies in generation expansion planning. Renew. Energy 2017, 73, 966-982.
• Hu, Z.; Han, X.; Wen, Q. Integrated Resource Strategic Planning and Power Demand-Side Management, 1st ed.; Springer: Berlin, Germany, 2013; pp. 63-133.
• Srinivasan, D.; Rajgarhia, S.; Radhakrishnan, B.M.; Sharma, A.; Khinch, H.P. Game-theory based dynamic pricing strategies for demand side management in smart grids. Energy 2017, 126, 132-143.
• Gelazanskas, L.; Gamage, K.A.A. Demand side management in smart grid: A review and proposals for future direction. Sustain. Cities Soc. 2014, 11, 22-30.
• Shaaban, M.F.; Osman, A.H.; Hassan, M.S. Day-ahead Optimal Scheduling for Demand Side Management in Smart Grids. In Proceedings of the 2016 European Modelling Symposium, Pisa, Italy, 24-26 October 2016; pp. 124-129.

タイトルに関連する用語 (2件)： 需要側管理 ,  ファジィC平均アルゴリズム