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J-GLOBAL ID：202002278489239196   整理番号：20A2471971

DDDASフレームワーク内の偏差クラスタリングを用いたマイクログリッド運用計画【JST・京大機械翻訳】

Microgrid Operational Planning Using Deviation Clustering Within a DDDAS Framework

著者 (2件)： Darville Joshua (University of Miami, Coral Gables, FL, USA) ,  Celik Nurcin (University of Miami, Coral Gables, FL, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12312  ページ： 77-84  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 気候変動の進行と地球規模の人口が増加し続けているので,エネルギー需要に適合することは,会話の最前線にもたらされた問題である。マイクログリッド(MGs)は,遠隔測定による環境センサからのエネルギー需要を効率的に満たすために,再生可能で分散型エネルギー資源を資本化することにより,この危機と戦うために人気が増している地上破壊ツールである。本研究では,動的データ駆動アプリケーションシステム(DDDAS)フレームワーク内の偏差クラスタリング(DC)アルゴリズムを提示し,初期負荷プロファイルの時間的特性を保持しながら,MGディスパッチモデルの計画期間の長さを低減した。DDDASフレームワークは,近実時間で現在のディスパッチ決定の調整を可能にする。このフレームワークに埋め込まれた2つのモジュールを開発した。第1は,センシング戦略を修正する提案ルールベースポリシー(RBP)であり,第2はMGシミュレーションの実行時間を低減するDCアルゴリズムである。IEEE-18バス試験ネットワークについて数値解析を行い,提案フレームワークの性能を評価し,クラスタリングのための適切な閾値を決定した。また,提示したフレームワークの限界を,ソルバの解時間の速度と得られた解の精度の間のトレードオフを比較することによって決定した。結果は,従来の負荷配分とは対照的に,提案した方法を使用するとき,望ましい精度限界内で,解時間の減少を示す。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  数値解析 ,  計算機シミュレーション ,  ネットワーク ,  遠隔測定 ,  IEEE ,  気候変動 ,  *クラスタ化 ,  負荷配分 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 実行時間 ,  ソルバ ,  *運用計画 ,  データ駆動 ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マイクログリッド ,  クラスタリングアルゴリズム ,  データ解析 ,  気候変動 ,  分散フィードバックデバイス

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： フレームワーク ,  偏差 ,  クラスタリング ,  マイクログリッド ,  運用計画