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J-GLOBAL ID：202002220098416189   整理番号：20A2711691

システム回復力改善のためのスマートグリッドディスパッチング最適化【JST・京大機械翻訳】

Smart Grid Dispatching Optimization for System Resilience Improvement

著者 (3件)： Liao Li (School of Business Administration, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning 125105, China) ,  Liao Li (School of Economics and Management, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310013, China) ,  Ji Chengjun (School of Business Administration, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning 125105, China)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多数の現代通信技術とセンシング技術をスマートグリッドに組み込み,その構造をユニークにする。従来の送電網の集中型最適化ディスパッチ法は,スマートグリッドの効果的ディスパッチを達成するのが難しい。発電計画と保全計画最適化モデルの解析に基づいて,本論文は,分散型再生可能エネルギーによるスマートグリッド発電と保全協調最適化モデルを確立する。この協調最適化問題の目的関数は,従来のユニットの運用コスト,風力発電のコスト,およびオーバーホールユニットのコストである。考慮した制約は主にシステム制約とオーバーホール制約を含む。コンビナトリアル最適化の解法を分析し,本論文で採用した遺伝的最適化アルゴリズムを選択し,議論した。システムの特性に従って,様々な負荷をモデル化し,電力供給制約を考慮した。有効な目的関数を確立することによって,調節可能な負荷スケジューリング問題を可解な最適制御問題に変換した。システムにおける不確かな要因を考慮して,リアルタイム制御システムの利点は,それが負荷の動的更新スケジューリングを実現することができるので,それは実際のシステムの必要条件によってより多くであった。本論文で提案したリアルタイムアルゴリズムは,分散型制御戦略に基づき,それは,再生可能エネルギー発電におけるランダム変動のための動的補償を実現するだけではなく,また,電力供給資源の完全利用の前提の下で,負荷曲線最適化を満足した。さらに,シミュレーション実験は既存のアルゴリズムによる提案したアルゴリズムの負荷配分能力を比較し,それによって提案した方法の性能を検証した。Copyright 2020 Li Liao and Chengjun Ji. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  スケジューリング ,  保全 ,  発電 ,  送電系統 ,  風力発電 ,  操業費 ,  負荷配分 ,  目的関数 ,  オーバーホール ,  *スマートグリッド
準シソーラス用語： 最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (20件)：

• S. Singh, V. B. Pamshetti, S. P. Singh, "Time horizon-based model predictive volt/VAR optimization for smart grid enabled CVR in the presence of electric vehicle charging loads," IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 55, no. 6, pp. 5502-5513, 2019.
• C. Xiao, D. Sutanto, K. M. Muttaqi, M. Zhang, "A judicious decision-making approach for power dispatch in smart grid using a multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition," IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 56, no. 2, pp. 1918-1929, 2019.
• Y. Du, J. Wu, S. Li, C. Long, S. Onori, "Coordinated energy dispatch of autonomous microgrids with distributed MPC optimization," IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 15, no. 9, pp. 5289-5298, 2019.
• X. He, Y. Zhao, T. Huang, "Optimizing the dynamic economic dispatch problem by the distributed consensus-based ADMM approach," IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 16, no. 5, pp. 3210-3221, 2019.
• W. Yin, D. Mavaluru, M. Ahmed, M. Abbas, A. Darvishan, "Application of new multi-objective optimization algorithm for EV scheduling in smart grid through the uncertainties," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 11, no. 5, pp. 2071-2103, 2020.

タイトルに関連する用語 (2件)： システム回復 ,  最適化