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J-GLOBAL ID：202002279549456630   整理番号：20A2677928

差分進化アルゴリズムに基づく電力多目的スケジューリングの最適化手法を研究した。【JST・京大機械翻訳】

Research and application of machine learning algorithms based on multi?text data mining of power network regulation business

著者 (5件)： Liu Ludeng (国网安徽省電力有限公司 安徽合肥230022) ,  Chen Tianyu (国网安徽省電力有限公司 安徽合肥230022) ,  Zhang Wei (国网安徽省電力有限公司 安徽合肥230022) ,  Wang Haigang (国网安徽省電力有限公司 安徽合肥230022) ,  Li Yulong (国网安徽省電力有限公司 安徽合肥230022)
資料名： Dianzi Sheji Gongcheng  (Dianzi Sheji Gongcheng)
巻： 28  号： 19  ページ： 184-188  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4171A  ISSN： 1674-6236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力系統運用の安全経済、グリーン環境保護問題に対して、本文では、火力、風力発電、光起電力、エネルギー貯蔵を含む電力系統を研究対象とし、多目的スケジューリング運転最適化モデルを構築した。このモデルでは,最小の経済目標と最小排出量の環境保護目標を目標として,非支配ソーティングアルゴリズム(NS)と差分進化アルゴリズム(DE)を組み合わせて,複数の目標を同時に最適化する。最大満足度を持つPareto解を,ファジィメンバーシップ関数によって,最適折衷解として選択した。その有効性を検証するため,IEEE30ノードモデルをシミュレーションに用いた。試験結果は,提案したモデルによって得たスケジューリング運転計画が,システム全体の運転コストと汚染物質排出量を効果的に減少でき,システム運転の経済性と環境性の両方をよく考慮できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光起電力 ,  *最適化 ,  *スケジューリング ,  *電力 ,  経済性 ,  *最適化手法 ,  電力系統 ,  環境保全 ,  風力発電 ,  系統運用 ,  排出量
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  Pareto解 ,  汚染物質排出 ,  *差分進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 差分進化アルゴリズム ,  多目的 ,  スケジューリング ,  最適化手法 ,  研究