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J-GLOBAL ID：202002221689837284   整理番号：20A0269627

グリッドピーク:グリッドピーク低減のための分散型エネルギー貯蔵の採用【JST・京大機械翻訳】

GridPeaks: Employing Distributed Energy Storage for Grid Peak Reduction

著者 (3件)： Chandio Yasra (SUNY Binghamton,Department of Computer Science,USA) ,  Mishra Aditya (Seattle University,Department of Computer Science,USA) ,  Seetharam Anand (SUNY Binghamton,Department of Computer Science,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGSC  ページ： 1-8  発行年： 2019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： ピーク需要は発電におけるコストと炭素排出量を決定するので,電気ユーティリティはピークをカットし,カーボンフットプリントを削減するために再生エネルギーに移行する。クリーンで持続可能なエネルギー源であるが,多くの再生可能(例えば太陽,風)の断続的性質は,それらを従来の電気グリッドと統合することを困難にしている。エネルギー貯蔵は統合を容易にする。グリッド規模のエネルギー貯蔵プロジェクトは世界中で始まっているが,膨大な資本コストと大きな時間と努力を必要としている。高価な集中エネルギー貯蔵に対する経済的で拡張可能な代替案は,グリッド内のいくつかの家庭を横切る分散エネルギー貯蔵を活用することである。以前の研究は,顧客のためのピーク需要と電気料金を切断するために家庭エネルギー貯蔵を採用することを提案した。しかし,家庭作業は,すべての家庭のピークが集合体のピークと一致しないので,効果的に凝集ピークを持つことができない。そして,家庭は,集合体消費知識を持たない。これらの限界に対処するために,グリッドに配備されたマスターノードから参加する家庭のバッテリーを集中的に制御する分散型エネルギー貯蔵システムGridPeakを提示した。マスタは,集合グリッド需要に基づくバッテリー充電-放出決定を行う。実際の電力消費データに関するGridPeakを評価した。著者らの結果は,GridPeakがグリッド幅のピークを23%削減し,発電コストを最大14%削減できることを示した。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： 風 ,  資本費用 ,  太陽 ,  エネルギー貯蔵 ,  電力消費 ,  再生エネルギー ,  *二次電池 ,  凝集体 ,  電気料金 ,  二酸化炭素排出量 ,  凝集 ,  カーボンフットプリント
準シソーラス用語： 分散エネルギー ,  持続可能エネルギー ,  ピーク需要 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： グリッド ,  分散型エネルギー ,  貯蔵 ,  採用