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J-GLOBAL ID：202002242391826550   整理番号：20A1072920

階層的学習法に基づく多地域統合エネルギーシステムのための動的ディスパッチの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Dynamic Dispatch for Multiarea Integrated Energy System Based on Hierarchical Learning Method

著者 (5件)： Li Yijin (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Tang Hao (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Lv Kai (School of Electrical Engineering and Automation, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Wang Ke (China Electric Power Research Institute (Nanjing), Nanjing, China) ,  Wang Gang (China Electric Power Research Institute (Nanjing), Nanjing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 72485-72497  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： 様々なエネルギー需要と分散エネルギー資源を有する統合エネルギーシステム(IES)は,エネルギー利用の効率を改善するための重要なアプローチであった。再生エネルギー源と負荷の不確実性を考慮して,マルチエリアIESのためのエネルギー配分最適化を本論文で研究した。ほとんどの現在の研究と異なり,各地域の電力と熱分布は最適化されるだけでなく,地域間の協調電力配分も最適化されている。本論文では,多領域IESの動作性能を改善するために,階層的学習法を提案した。データ駆動法による提案方法は,正確な数学モデルに対する要求を持たないモデルフリー法である。階層構造により,地域間で配分された電力は上層で最適化され,下層での各地域での配分最適化と共に,電力網からのシステムと電力需要のための運用コストを減少させる。有限層離散動的プロセスモデルを採用して,学習のためのデータをシミュレーションした。シミュレーション結果は,最適化政策の有効性が,多領域IESのための経済的で安定な運用を達成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： *最適化 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  電力 ,  不確実性 ,  数学モデル ,  電力系統 ,  電力需要 ,  配電 ,  操業費 ,  エネルギーシステム ,  下層 ,  上層
準シソーラス用語： 分散エネルギー ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地域統合 ,  エネルギーシステム ,  最適化