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J-GLOBAL ID：202002217028530342   整理番号：20A2619364

風力/太陽光発電/貯蔵グリッド接続マイクログリッドの最適構成のための新しいマルチバース最適化【JST・京大機械翻訳】

A Novel Multi-Verse optimization for Optimal Configuration of Wind/Photovoltaic/Storage GridConnected Microgrid

著者 (6件)： Tang Wendong (Xiangtan University,College of Automation and Electronic Information,China,Xiangtan) ,  Chen Caixue (Xiangtan University,College of Automation and Electronic Information,China,Xiangtan) ,  Deng Cheng (Xiangtan University,College of Automation and Electronic Information,China,Xiangtan) ,  Zheng Tuo (Xiangtan University,College of Automation and Electronic Information,China,Xiangtan) ,  Zhang Da (Xiangtan University,College of Automation and Electronic Information,China,Xiangtan) ,  Peng Xuanhui (Xiangtan University,College of Automation and Electronic Information,China,Xiangtan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICEE  ページ： 1-5  発行年： 2020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： グリッド接続風/光起電力/貯蔵マイクログリッドにおけるエネルギー構成を最適化する問題のために,エネルギー(LCOE)の平準化コストと再生可能エネルギー効率(R)を有するマイクログリッド最適化モデルを確立した。同時に,効率的ハイブリッドアルゴリズム,Levy飛行,および多重逆最適化(LDEMVO)でハイブリッド化した微分進化ベースの多目的を,実行可能な解を見つけるために開発した。微分進化の導入は,グループの多様性を豊かにし,Levy飛行の組合せは,局所最適と加速収束速度を避けるのに有益な効果を持っている。次に,提案したLDEMVOの性能を,4つの他のインテリジェント最適化アルゴリズム,マルチ逆最適化(MVO),パーティクルスウォーム最適化(PSO),クジラ最適化アルゴリズム(WOA),および灰色鉄最適化アルゴリズム(GWO)と比較して評価した。最後に,シミュレーション結果は,提案したLDEMVOが,分散電源の容量構成を実現するとき,解の品質と収束速度の両方においてMVOとPSOより優れていることを証明した。Copyright 2020 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： *最適化 ,  シミュレーション ,  最適化手法 ,  多重化 ,  レベリング ,  *太陽光発電 ,  飛翔 ,  分散型電源 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  収束速度 ,  *グリッド接続 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  微分進化 ,  均等化発電原価 , 【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 (8件)： 風力 ,  太陽光発電 ,  貯蔵 ,  グリッド接続 ,  マイクログリッド ,  マルチ ,  バース ,  最適化