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J-GLOBAL ID:202002234189766669   整理番号:20A0873702

分散発電機と静的/モバイルエネルギー貯蔵システムを用いた配電系統におけるサービス復旧のためのマルチエージェントフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Multi-Agent Framework for Service Restoration in Distribution Systems With Distributed Generators and Static/Mobile Energy Storage Systems
著者 (2件):
資料名:
巻:ページ: 51736-51752  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文は,分散発電機(DG),静的エネルギー貯蔵システム(SESs),およびモバイルエネルギー貯蔵システム(MESS)を有する配電システムにおけるサービス復旧のためのマルチエージェントシステム(MAS)ベースのアプローチを提示した。2層サイバー物理アーキテクチャにおける既存のMASベースのサービス回復手法と比較して,MESSのディスパッチを除いて,著者らは,それぞれ,MESSのためのMAS,配電系統,および輸送ネットワークのための通信方式に対応するサイバー,物理,および輸送層から成る三層フレームワークを提案した。提案したMASフレームワークにおいて,エージェントは,以下の行動を実行することにより,システム運用制約なしでサービス回復のために相互に協調する。すなわち,1)監視された負荷条件(負荷エージェント)の下でのDGsとSESs(DGと静的バッテリーエージェント)の生成,2)Dijkstraアルゴリズム(モバイルバッテリーエージェント)を用いた最適道路ルーティングに基づくMESSのディスパッチ。事例研究をIEEE33母線配電系統において実施し,結果は,回復負荷と回復時間ステップの数,電圧レベル,および異なる数の故障線とSES/MESSを持つSESSとMESSの充電状態,および異なる程度の損傷道路に関して提案した手法の性能を検証した。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】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
信号理論  ,  人工知能 

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