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J-GLOBAL ID：201902271991810009   整理番号：19A0859827

交換問題を用いたEV充電スケジューリングのための階層的分散フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical distributed framework for EV charging scheduling using exchange problem

著者 (3件)： Khaki Behnam (Smart Grid Energy Research Center (SMERC), University of California, Los Angeles, 44-120 Engineering Building IV, 420 Westwood Plaza, Los Angeles, CA 90095, USA) ,  Chu Chicheng (Smart Grid Energy Research Center (SMERC), University of California, Los Angeles, 44-120 Engineering Building IV, 420 Westwood Plaza, Los Angeles, CA 90095, USA) ,  Gadh Rajit (Smart Grid Energy Research Center (SMERC), University of California, Los Angeles, 44-120 Engineering Building IV, 420 Westwood Plaza, Los Angeles, CA 90095, USA)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 241  ページ： 461-471  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,分散三層マルチエージェントフレームワークを最適電気自動車充電スケジューリング(EVCS)用に提案した。このフレームワークは電気グリッドに対する電気自動車充電需要の負の影響を低減する。スケジューリング問題を解決するために,新しい階層的分散EV充電スケジューリング(HDEVCS)を交換問題として開発し,そこではエージェントをそれらの結合制約に基づいてクラスタ化した。エージェントの目的とクラスタの結合制約の分離可能性に従って,HDEVCSを乗算器(ADMM)の交互方向法によって分散方式で効率的に解いた。既存の三層法と比較して,HDEVCSは,その構造がそれらのプライマル最適化変数を同時に更新することを可能にするので,収束時間と反復数を減少させる。HDEVCSの性能を,306および9051のエージェントから成る2つの小規模および大規模事例研究の数値シミュレーションにより評価した。結果は,提案方法のスケーラビリティと効率を検証する。それは,最先端の方法と比較して,収束時間と反復数を60%減少させ,負荷プロファイルを平坦化し,グリッド供給者の容量を無視することなく,充電コストを大幅に減少させる。著者らの方法の有意な結果は,グリッド拡張に投資することなく,大きなEV集団の適応である。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 事例研究 ,  取替問題 ,  乗算器 ,  エージェント ,  最適化 ,  クラスタ化 ,  *スケジューリング ,  クラスタ ,  シミュレーション ,  電気自動車 ,  *充電
準シソーラス用語： 平坦化 ,  数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 乗算器の交互方向法 ,  電気自動車充電スケジューリング ,  クラスタ化交換問題 ,  階層的分散最適化

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交換問題 ,  EV ,  充電 ,  スケジューリング ,  フレームワーク