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J-GLOBAL ID:202102281199303659   整理番号:21A3384116

地域暖房ネットワークのコンポーネント指向モデリングによる統合電力と熱システムのGPU加速電力潮流計算【JST・京大機械翻訳】

GPU accelerated power flow calculation of integrated electricity and heat system with component-oriented modeling of district heating network
著者 (4件):
資料名:
巻: 305  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0097A  ISSN: 0306-2619  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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エネルギー効率の改善と持続可能な開発の促進の利点により,統合電力と熱システム(IEHS)が最近数十年間広く研究されている。しかしながら,IEHSにおける従来のネットワーク指向地域暖房ネットワーク(DHN)モデルは,供給-リターン-並列トポロジーのDHNだけを扱うことができ,そして,一定の熱力学特性の採用は,不正確な電力流れ結果を発生できた。IEHSの運転柔軟性とシステムレジリエンスに関する要求の増加とともに,DHNの優れた電力潮流モデルを開発する必要性になった。本研究は,DHN,パイプライン,圧力源および接合における3つの基本要素のモデルが詳細に調査される新しい成分指向モデリング法を示した。圧力,温度損失およびエンタルピー伝達を含む基本的な物理過程の公式を,従来の単純化モデルにおける定められた定数よりもむしろ流体の可変熱力学状態に基づいて導いた。これらの基本成分に関連する変数を詳細に論じ,それぞれの制約を説明した。IEHS解析プロセスにおける膨大な計算量を克服するために,GPUをコプロセッサとして導入し,並列アルゴリズムをそれに応じて設計した。正確な,より詳細な電力潮流結果を提供し,一般的トポロジーのDHNを分析する,提案モデルの汎用性を小規模DHN事例で示した。そして,提案モデルの実用性を,次の実用規模のIEHS事例で実証した。一方,提案したGPUベースの並列アルゴリズムは,単一CPU計算と比較して3倍以上の性能ブーストを達成した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
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暖房  ,  エネルギー消費・省エネルギー  ,  エネルギーに関する技術・経済問題 

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