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J-GLOBAL ID：202002232138738466   整理番号：20A1961752

確率的動的計画法を用いた住宅ビルエネルギー管理の長期影響の表現【JST・京大機械翻訳】

Representing Long-term Impact of Residential Building Energy Management using Stochastic Dynamic Programming

著者 (3件)： Emil Thorvaldsen Kasper (Norwegian University of Science and Technology (NTNU),Department of Electric Power Engineering,Trondheim,Norway) ,  Bjarghov Sigurd (Norwegian University of Science and Technology (NTNU),Department of Electric Power Engineering,Trondheim,Norway) ,  Farahmand Hossein (Norwegian University of Science and Technology (NTNU),Department of Electric Power Engineering,Trondheim,Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PMAPS  ページ： 1-7  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： 電力料金を最適化するための住宅建築のスケジューリングは,容量ベースのグリッド料金の包含で困難になる。提案した測定ピーク(MP)グリッド料金に基づく建築のスケジューリングは,期間にわたる最高ピーク電力に基づくコストであり,将来,現在の意思決定の影響を考慮するユーザを必要とする。したがって,著者らは,現在の意思決定の長期的影響を表すことを試みている確率的動的計画法(SDP)を用いた数学モデルを提案する。SDPアルゴリズムは,1か月にわたって各日に対してピーク電力後方に基づく建物に対する非線形予想未来コスト曲線(EFCC)を計算する。負荷需要と天候の不確実性を離散Markov連鎖セットアップを用いて考察した。このモデルを,柔軟な負荷のスマート制御を有するノルウェー建築の事例研究に適用し,MPグリッド料金が正確に表現されない方法と比較し,そして,ユーザが全月の完全な情報を持つ方法と比較した。結果は,SDPアルゴリズムが,将来の影響を示す正確な方法のないシナリオより0.3 %より良く実行して,利用者が完全な情報を持つシナリオと比較して,3.6%の悪い性能を実行することを示した。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  意思決定 ,  *スケジューリング ,  不確実性 ,  数学モデル ,  電気料金 ,  ノルウェー王国 ,  Markov連鎖 ,  料金 ,  事例研究 ,  エネルギー管理
準シソーラス用語： ピーク電力 ,  天候 ,  確率動的計画法 , 【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 (5件)： 確率的動的計画法 ,  住宅 ,  ビルエネルギー ,  長期 ,  表現