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J-GLOBAL ID：202102224117147687   整理番号：21A0974682

Yin-Yang Grey Wolf最適化アルゴリズムによる非線形モデル予測制御を用いた大規模風車の最大風力エネルギー抽出【JST・京大機械翻訳】

Maximum wind energy extraction of large-scale wind turbines using nonlinear model predictive control via Yin-Yang grey wolf optimization algorithm

著者 (15件)： Song Dongran (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Song Dongran (Hunan Provincial Key Laboratory of Power Electronics Equipment and Grid, Changsha, China) ,  Liu Junbo (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Liu Junbo (Hunan Provincial Key Laboratory of Power Electronics Equipment and Grid, Changsha, China) ,  Yang Yinggang (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Yang Yinggang (Hunan Provincial Key Laboratory of Power Electronics Equipment and Grid, Changsha, China) ,  Yang Jian (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Yang Jian (Hunan Provincial Key Laboratory of Power Electronics Equipment and Grid, Changsha, China) ,  Su Mei (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Su Mei (Hunan Provincial Key Laboratory of Power Electronics Equipment and Grid, Changsha, China) ,  Wang Yun (School of Automation, Central South University, Changsha, China) ,  Gui Ning (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Yang Xuebing (XEMC Windpower Co., Ltd., Xiangtan, China) ,  Huang Lingxiang (XEMC Windpower Co., Ltd., Xiangtan, China) ,  Hoon Joo Young (School of IT Information and Control Engineering, Kunsan National University, Kunsan, South Korea)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 221  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模な可変速度風車のための風力エネルギー抽出は,非線形モデル予測制御によって改良することができた。しかし,後者は,非常に計算上の負担をもたらし,そのリアルタイムアプリケーションを妨げる非凸コスト関数を伴う逐次大域的最適化問題を必要とする。本論文では,風車の最大風力エネルギー抽出のために,Yin-Yang灰色鉄最適化アルゴリズムによる新しい非線形モデル予測制御を提案した。状態および制御制約の両方を有する動的最適化問題を構築し,そして,単一目的非線形関数を,抽出風力エネルギーおよび数秒の予測期間内の発電機トルク変動を統合するための重み付け因子を用いて定式化した。これに基づき,インテリジェントアルゴリズムによる非線形モデル予測制御の完全なフレームワークを開発し,風力タービンのための非線形モデル予測制御の設計と実装のための新しいパラダイムを提供した。特に,Yin-Yang-対最適化によって触発された協力と競争の間のバランスの概念を採用して,効率的収束とグローバル最適条件を達成するために,新しいYin-Yang灰色鉄最適化アルゴリズムを提案した。シミュレーション結果は,新しいYin-Yang灰色鉄最適化アルゴリズムを通して提案した非線形モデル予測制御の優位性を証明した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *最適化手法 ,  費用関数 ,  *風車 ,  風力エネルギー ,  凸形 ,  重みづけ ,  最適条件 ,  定式化
準シソーラス用語： 動的最適化 ,  大域的最適化 ,  非線形関数 ,  非線形モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 風車 ,  最大風力エネルギー抽出 ,  非線形モデル予測制御 ,  Yin-Yang灰色オオカミの最適化

分類 (2件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最適化アルゴリズム ,  非線形モデル予測制御 ,  大規模 ,  風車 ,  風力エネルギー