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J-GLOBAL ID：201902269202708009   整理番号：19A0489009

ハイブリッド風力-ディーゼル発電システムにおける電気エネルギー予測とESSの最適配置【JST・京大機械翻訳】

Electrical Energy Forecasting and Optimal Allocation of ESS in a Hybrid Wind-Diesel Power System

著者 (6件)： Lan Hai (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Yin He (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Wen Shuli (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ,  Hong Ying-Yi (Department of Electrical Engineering, Chung Yuan Christian University, Chung Li District 320, Taoyuan City 32023, Taiwan) ,  Yu David C. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI 53211, USA) ,  Zhang Lijun (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 2  ページ： 155  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： ますます深刻なエネルギー危機と環境汚染問題のために,従来の化石エネルギーは,近年再生エネルギーによって徐々に置き換えられている。しかし,電力系統への再生エネルギーの導入は,大きな電圧変動と高い資本コストをもたらす。これらの問題を解決するために,エネルギー貯蔵システム(ESS)を電力系統に採用し,総コストと温室効果ガス排出量を削減した。そこで本論文では,逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)とハイブリッド多目的粒子群最適化(HMOPSO)に基づく二段階法を提案し,伝送システムにおけるESsの最適配置とサイズを決定した。再生可能エネルギーの不確実性のために,BPNNを利用して,米国,Madison市の歴史的データに基づいて風力発電と負荷需要の出力を予測した。さらに,本論文では,提案したアルゴリズムの収束速度を改善するために,電力-電圧(P-V)感度解析を行い,3点推定法により連続的な風分布を離散化した。電気・電子工学研究所(IEEE)30母線系統を採用して事例研究を行った。それぞれの事例のシミュレーション結果は,最適貯蔵配分と提案方法の効率の必要性を明確に実証した。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： *予測 ,  電力 ,  事例研究 ,  電力系統 ,  電圧 ,  シミュレーション ,  風力発電 ,  送信方式 ,  *風 ,  総原価 ,  再生エネルギー ,  アルゴリズム ,  IEEE
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  *最適配置 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 再生可能エネルギー ,  エネルギー貯蔵システム ,  ハイブリッド多目的粒子群最適化 ,  逆伝搬神経回路網 ,  電力電圧感度解析 ,  3点推定法

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (38件)：

• Perez, M.J.R.; Fthenakis, V.M. On the spatial decorrelation of stochastic solar resource variability at long timescales. Sol. Energy 2015, 117, 46-58.
• Ogunjuyigbe, A.S.O.; Ayodele, T.R.; Akinola, O.A. Optimal allocation and sizing of PV/Wind/Split-diesel/Battery hybrid energy system for minimizing life cycle cost, carbon emission and dump energy of remote residential building. Appl. Energy 2016, 171, 153-171.
• Chen, C.; Duan, S.; Cai, T. Optimal allocation and economic analysis of energy storage system in microgrids. IEEE Trans. Power Electron. 2011, 26, 2762-2773.
• ElNozahy, M.S.; Tarek, K.; Abdel-Galil; Salama, M.M.A. Probabilistic ESS sizing and scheduling for improved integration of PHEVs and PV systems in residential distribution systems. Electr. Power Syst. Res. 2015, 125, 55-66.
• Bludszuweit, H.; Dominguez, N.J.A. A probabilistic method for energy storage sizing based on wind power forecast uncertainty. IEEE Trans. Power Syst. 2011, 26, 1651-1658.

タイトルに関連する用語 (7件)： 風力 ,  ディーゼル ,  発電システム ,  電気エネルギー ,  予測 ,  ESS ,  最適配置