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J-GLOBAL ID：202002276168183284   整理番号：20A0061125

マイクログリッドシステムにおける電池の充電状態の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the State-of-Charge of Batteries in Micro-Grid Systems

著者 (4件)： NaitMalek Y. (Mohamed V University,ENSIAS,Rabat,Morocco) ,  Najib M. (International University of Rabat Faculty of Computing and Logistics, ECINE, LERMA Lab, TIC Lab) ,  Bakhouya M. (International University of Rabat Faculty of Computing and Logistics, ECINE, LERMA Lab, TIC Lab) ,  Essaaidi M. (Mohamed V University,ENSIAS,Rabat,Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WCCS  ページ： 1-6  発行年： 2019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： マイクログリッド(MG)システムは,居住者の快適性を維持しながら,エネルギー効率を高めるために,ますます建築物に配備されている。MGシステムは,エネルギー生産のための再生エネルギー源(RES),エネルギー過剰貯蔵のための貯蔵装置,およびシステムの効率を改善するために,すべての構成要素を調整するための制御戦略を含んでいる。しかしながら,予測方法は,エネルギー生産と消費の不確実性と間欠性に取り組むために予測制御戦略を開発するために必要である。電池の充電状態(SoC)は,予測制御アルゴリズムで使用される主要なパラメータの一つである。何故ならば,多くのエネルギーが貯蔵され,MGシステムが展開された貯蔵装置にどのように依存するかを示しているからである。SoC推定のためのいくつかの方法が開発されているが,MGシステムにおけるSoC予測のための研究はほとんど行われていない。本論文では,Long Short-Tem Memory(LSTM)アルゴリズムを用いたSoC予測のための予測手法を導入した。広範な実験を行い,結果を提供し,異なる予測層に対するこのアルゴリズムの精度を示した。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： 予測技法 ,  予測制御 ,  *電池 ,  アルゴリズム ,  不確実性 ,  住民 ,  エネルギー効率 ,  快適性 ,  間欠性 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： システムオンチップ ,  制御戦略 ,  再生可能エネルギー源 ,  エネルギー生産 ,  *充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 燃料電池  (YB04040V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電池 ,  充電状態 ,  予測