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J-GLOBAL ID：202002235697036762   整理番号：20A1100548

ウインドファーム自己訓練間隔とエネルギー貯蔵システム構成の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Wind Farm Self-Discipline Interval and Energy Storage System Configuration

著者 (6件)： Yu Xiaodong (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of the Ministry of Education, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Wen (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of the Ministry of Education, Shandong University, Jinan, China) ,  Dong Xiao (School of Electrical Engineering and Automation, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, China) ,  Liu Shulin (School of Electrical Engineering and Automation, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, China) ,  Pang Shaopeng (School of Electrical Engineering and Automation, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, China) ,  Zang Hongzhi (Economic and Technology Research Institute, State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 79114-79123  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)

抄録/ポイント： ウインドファームの不確実で確率的な出力は,それが送電網に接続されるとき,多くの問題をもたらす。風力発電所をグリッドに改良するために,ウインドファームは一定の自己規律レベルを持つべきである。本論文において,それはウインドファーム自己規律間隔の展望から研究した。最初に,ウインドファーム自己規律間隔の概念を提案し,次に,区間幅と区間精度を包括的に考慮することによって,ウインドファーム自己規律レベルを評価するために使用する包括的指標を用いた。第二に,最適化方法を議論して,最適自己規律間隔を得た。この方法は,一般的な適用性を有し,正規分布や他の既知分布に適しているだけでなく,任意の分布(非対称,多重ピーク分布など)にも適している。最後に,ウインドファームにおけるエネルギー貯蔵システム(ESS)のサイズを最適化して,適切なウインドファーム自己規律レベルを保証した。シミュレーション結果は,提案方法がウインドファームの自己規律レベルを効果的に改善するだけでなく,一般的適用性を有することを示した。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： *最適化 ,  シミュレーション ,  正規分布 ,  不確実性 ,  最適化手法 ,  送電系統 ,  非対称性 ,  適応性 ,  多重化 ,  *ウインドファーム ,  風力発電所
準シソーラス用語： エネルギー貯蔵システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウインドファーム ,  自己訓練 ,  エネルギー貯蔵システム ,  最適化