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J-GLOBAL ID：202102287857770901   整理番号：21A0163250

配電系統の最適投資決定に対する計画目的ベース代表日選択【JST・京大機械翻訳】

Planning-objective based representative day selection for optimal investment decision of distribution networks

著者 (6件)： Yang Jianping (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Xiang Yue (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Wei Xiangyu (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Yao Haotian (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Liu Junyong (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Gou Jing (State Grid Sichuan Economic Research Institute, Chengdu 610041, China)
資料名： Energy Reports  (Energy Reports)
巻： 6  号： S9  ページ： 543-548  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3058A  ISSN： 2352-4847  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力監視装置の開発は,様々な電力グリッドデータの増加を誘発する。最適投資決定のための重要な解決策として,シナリオ解析は送電網計画における最新の話題であった。しかし,効率と精度の適切なシナリオ最適化フレームワークを選択する方法は,まだ重要な問題である。計画目的に基づいて,新しいシナリオ最適化フレームワークを提案した。このフレームワークにおいて,従来の方式とは異なり,クラスタリングは,全体の計画におけるすべての期間の計画結果に基づき,データは,各々の期間のために計画モデルを確立することによって,時系列シミュレーションによって与えた。フレームワークは,再生可能エネルギーの共同参加を考慮するための例として,太陽光発電と風力を取り入れる。提案したフレームワークの性能を検証するために,IEEE 33バスシステムを事例研究として考察し,その結果は提案した方法の優れた性能を示した。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： 最適化 ,  シミュレーション ,  電力 ,  *投資 ,  送電系統 ,  *配電系統 ,  IEEE ,  クラスタ化 ,  再生エネルギー ,  太陽光発電 ,  風力 ,  事例研究
準シソーラス用語： シナリオ解析 ,  配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 配電ネットワーク計画 ,  投資決定 ,  代表的な日 ,  クラスタリング

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 配電系統 ,  投資 ,  計画