文献
J-GLOBAL ID:202102253924140464   整理番号:21A1046244

スマートグリッドにおける需要応答の概要と効率的な住宅設備スケジューリング問題のための最適化技術【JST・京大機械翻訳】

An Overview of Demand Response in Smart Grid and Optimization Techniques for Efficient Residential Appliance Scheduling Problem
著者 (4件):
資料名:
巻: 13  号: 16  ページ: 4266  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7016A  ISSN: 1996-1073  CODEN: ENERGA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
スマートグリッド(SG)は,現代社会のライフスタイルの変化の原因となる次世代グリッドである。それは既存のグリッドに新技術を組み込むことによって従来のグリッドの欠点を避ける。本論文では,その特徴,利点およびアーキテクチャを用いてSGを詳細に示した。スマートグリッドで使用される需要側管理技術も提示した。家庭における家庭用機器の広い利用により,住宅利用者は,機器スケジューリング戦略を最適化する必要がある。これらの戦略は消費者の柔軟性と認識を必要とする。家庭機器の電力需要の最適化は,特に電力の消費がより高い側にあるとき,ピーク時間の間,ユーティリティと消費者の両方によって直面する挑戦である。したがって,ユーティリティ企業は,消費に応じて異なる時間で電力の異なる速度を提供する様々な時変インセンティブと動的価格決定方式を導入した。住宅機器スケジューリング問題(RASP)は,価格決定スキームを考慮した適切な期間におけるスケジューリング機器の問題である。RASPの目的は,ユーザの電力コスト(EC)を最小化し,ピーク対平均比(PAR)を最小化し,機器の待ち時間を最小化することによりユーザ満足度(US)レベルを改善することである。住宅部門におけるエネルギー管理のために,様々な方法が研究され,利用者が効率的にその機器を計画するのを奨励している。本論文は,住宅機器スケジューリングのための最適化技術の概観を与えることを目的とする。レビューした研究を古典的技術,発見的手法,およびメタヒューリスティックアルゴリズムに分類した。この概観に基づいて,将来の研究方向を提案した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
電力工学・電力事業一般  ,  エネルギー消費・省エネルギー 
引用文献 (114件):
  • Gungor, V.C.; Sahin, D.; Kocak, T.; Ergut, S.; Buccella, C.; Cecati, C.; Hancke, G.P. Smart grid technologies: Communication technologies and standards. IEEE Trans. Ind. Inform. 2011, 7, 529-539.
  • Esther, B.P.; Kumar, K.S. A survey on residential demand side management architecture, approaches, optimization models and methods. Renew. Sustain. Energy Rev. 2016, 59, 342-351.
  • Makhadmeh, S.N.; Khader, A.T.; Al-Betar, M.A.; Naim, S.; Abasi, A.K.; Alyasseri, Z.A.A. Optimization methods for power scheduling problems in smart home: Survey. Renew. Sustain. Energy Rev. 2019, 115, 109362.
  • Jordehi, A.R. Optimisation of demand response in electric power systems, a review. Renew. Sustain. Energy Rev. 2019, 103, 308-319.
  • Vardakas, J.S.; Zorba, N.; Verikoukis, C.V. A survey on demand response programs in smart grids: Pricing methods and optimization algorithms. IEEE Commun. Surv. Tutor. 2014, 17, 152-178.
もっと見る

前のページに戻る