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J-GLOBAL ID：201902271907850633   整理番号：19A0190538

モンテカルロシミュレーションに基づく計画シナリオクラスタリング法【JST・京大機械翻訳】

A Planning Scenario Clustering Method based on Monte-Carlo Simulation

著者 (5件)： Cheng Lin (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Zhao Ergang (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Liu Manjun (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Wang Zhidong (State Grid Economic Technology Research Institute Co., Ltd., Beijing, 102209, China) ,  Zhang Yan (State Grid Economic Technology Research Institute Co., Ltd., Beijing, 102209, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： POWERCON  ページ： 212-217  発行年： 2018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： 電力系統の不確実性を増加させるために,多くの再生可能エネルギーが電力系統に接続されている。過去に,計画評価は典型的な運転シナリオ,例えば冬季最大負荷シナリオと夏季最大負荷シナリオにおける決定論的事象に対する系統的安全性と安定性解析を行った。しかし,従来のアプローチは再生エネルギーの変動を考慮せず,計画評価はリスクをもたらす可能性のあるいくつかの高い確率シナリオを無視している。本論文では,再生エネルギー出力変動モデルと多状態モデルを確立した。k-平均クラスタリングアルゴリズムに基づく等価負荷確率モデルを提案した。モンテカルロシミュレーションによって生成された時系列操作シナリオに基づいて,クラスタ化アルゴリズムに基づく計画シナリオ生成法を最終的に提案した。計画シナリオ生成法は,計画評価が運転条件に関する不十分な研究を持つという問題を解決し,電力系統の計画と評価を効果的に導くことができる。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： 再生エネルギー ,  確率モデル ,  アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  夏 ,  冬 ,  安定性解析 ,  電力系統 ,  不確実性 ,  *ピーク負荷
準シソーラス用語： 運転条件 ,  シナリオ作成 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  決定論 ,  *モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： モンテカルロシミュレーション ,  計画 ,  シナリオ ,  クラスタリング法