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J-GLOBAL ID：202002212875116808   整理番号：20A0039233

都市知的光貯蔵充電塔の適応ロバスト日前最適化スケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Robust Day-ahead Optimal Dispatch for Urban Smart Photovoltaic Storage and Charging Tower

著者 (6件)： Gao Shengyu (国网江蘇省電力有限公司南京供電公司,江蘇省南京市,210019) ,  Liu Zhihang (河海大学能源与電气学院,江蘇省南京市,211100) ,  Wei Zhinong (河海大学能源与電气学院,江蘇省南京市,211100) ,  Cheng Lexiang (国网江蘇省電力有限公司南京供電公司,江蘇省南京市,210019) ,  Zhang Linghao (国网江蘇省電力有限公司南京供電公司,江蘇省南京市,210019) ,  Tan Kang (国网江蘇省電力有限公司南京供電公司,江蘇省南京市,210019)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 43  号： 20  ページ： 39-48  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インテリジェント光貯蔵充電塔サブシステム間の協調最適化スケジューリングは,充電塔の経済的かつ効率的運転を実現できた。システムスケジューリングに対する不確実性の影響を考慮して,光貯蔵充電塔の適応ロバスト日前エネルギー-予備協調最適化スケジューリング法を提案した。まず第一に,毎日の最小運転コストを目標として,日前エネルギー予備スケジューリングとリアルタイムエネルギーバランス調整は,それぞれ第1と第2段階意思決定であり,光貯蔵システムの適応ロバスト三層最適化スケジューリングモデルを構築する。次に,3層最適化モデルが直接解くのが難しいという問題に照準を定めて,代表的シナリオを用いて不確実性を記述して,最も悪いシナリオの操作コストの代わりに補助変数を導入して,内部層分離置換を実装して,限られた数のシナリオを含む単一層のロバスト最適化モデルに変換した。次に,キーシーン同定の反復アルゴリズムを提案して,モデル解決の効率を改善し,その中で,主要な問題は,少数のキーシーンの単層ロバストモデルを考慮し,サブ問題は,キーシーンを同定することである。最後に、南京の実際の光貯蔵充電塔を例として実例分析を行い、提案アルゴリズムの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  *塔状構造物 ,  *最適化 ,  *都市 ,  *スケジューリング ,  単一層 ,  *ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  *充電 ,  意思決定 ,  不確実性
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  ロバスト最適化 ,  最適化モデル ,  サブシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 都市 ,  貯蔵 ,  充電 ,  適応 ,  ロバスト ,  最適化 ,  スケジューリング