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J-GLOBAL ID：202002271667690474   整理番号：20A0140680

マイクログリッドにおける知的エネルギー管理のための極端学習機械とファジィ制御に基づくマルチエージェントシステム【JST・京大機械翻訳】

Multi-Agent System Based on the Extreme Learning Machine and Fuzzy Control for Intelligent Energy Management in Microgrid

著者 (3件)： El Bourakadi Dounia (LIIAN Laboratory, Department of Computer Sciences, Faculty of Science Dhar-Mahraz, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez 3000, Morocco) ,  Yahyaouy Ali (LIIAN Laboratory, Department of Computer Sciences, Faculty of Science Dhar-Mahraz, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez 3000, Morocco) ,  Boumhidi Jaouad (LIIAN Laboratory, Department of Computer Sciences, Faculty of Science Dhar-Mahraz, Sidi Mohamed Ben Abdellah University, Fez 3000, Morocco)
資料名： Journal of Intelligent Systems  (Journal of Intelligent Systems)
巻： 29  号： 1  ページ： 877-893  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3806A  ISSN： 0334-1860  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 再生エネルギーはいくつかの理由で化石エネルギーの代替となる。マイクログリッドは電力生産における再生可能エネルギー源を統合する理想的な方法として想定され,消費者は消費者だけでなく生産者のような電力市場に参加する機会を与える。本論文では,極端な学習機械アルゴリズムを用いた風力と光起電力予測に基づくマルチエージェントシステムを提示した。このアルゴリズムをモロッコのTetouan市の地域から得た実際の気象データについて試験した。Tetouan市に位置するマイクログリッドを実行し,異なる発電ユニット(太陽と風力エネルギーを組み合わせてシステムの効率を増加させる)と貯蔵ユニット(バッテリーを使用して,可能な限り需要に対する電力の利用可能性を確保する)を行った。提案したアーキテクチャでは,マイクログリッドは主グリッドと電力を交換できる。したがって,それは電気を買うことができる。したがって,著者らのマルチエージェントシステムの目標は,コストを低減し,利益を最大化するために,主要なグリッドから送られる電力の量を制御することである。システムにおける不確実性に対処するために,著者らは,エネルギーの流れを管理するためにファジィ論理制御を使用して,需要に関する電力の利用可能性を確実にして,電力を貯蔵または販売することに関して合理的判定を作った。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 太陽 ,  発電 ,  発電設備 ,  *マイクログリッド ,  *マルチエージェントシステム ,  化石燃料 ,  アルゴリズム ,  電力市場 ,  電力 ,  計算機アーキテクチャ ,  風力 ,  消費者 ,  二次電池 ,  生産者 ,  光起電力

著者キーワード (6件)： 再生可能エネルギー ,  マイクログリッド ,  マルチエージェントシステム ,  予測 ,  極端学習機械 ,  ファジィ論理制御

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクログリッド ,  エネルギー管理 ,  極端学習機械 ,  ファジィ制御 ,  マルチエージェントシステム