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J-GLOBAL ID:202102255929882134   整理番号:21A0540616

需要応答実装のためのクラスタリングベース消費者ベースライン推定【JST・京大機械翻訳】

Clustering Based Consumer Baseline Estimation for Demand Response Implementation
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: NPSC  ページ: 1-6  発行年: 2020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)
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需要応答(DR)は,通常高市場価格の期間,またはシステム信頼性が考慮にあるとき,ユーティリティの必要条件として,エンド消費者による正常パターンからの電力の使用の変化に言及する。本論文では,負荷クラスタリングアプローチを用いて,毎日の消費のパターンに従って消費者をクラスタ化またはグループ化し,代表的な負荷プロファイルを同定した。Goaインドにおける州ユーティリティの33kV変電所の1つのうち,11kV/415V変圧器センターからのデータを,それらの負荷プロファイル,平均電力消費,およびピーク対平均比率に基づいて消費者をクラスタ化しグループ化する。クラスタ化は,DRプログラムのための適切な消費者の同定を助け,また,消費者のエネルギープロファイルのモデル化の改善にも役立つ。一旦消費者が11kVフィーダー消費データの集団負荷プロファイルをクラスタ化すると,平均と回帰ベース法を用いて消費者ベースライン負荷(CBL)を推定する。推定CBL弾性因子は消費者カテゴリーとして使用され,需要削減は基準ベースライン値から得られる。消費者による需要削減に基づく種々の価格とインセンティブベースのDRプログラムを技術的および経済的側面から評価した。Goa州ユーティリティは,スマートグリッドを実行するプロセスにあり,本研究は,消費者を分類し,ベースライン消費を推定し,需要削減量を得て,消費者のための価格とインセンティブベースDRプログラムを実装するための有用性を助けるであろう。Copyright 2021 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】
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分類 (1件):
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