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J-GLOBAL ID：202102290889198154   整理番号：21A2834341

不確実性モデリングによるインセンティブベースプロシューママイクログリッドの最適運転のためのMILPを用いたEVのエネルギー規制【JST・京大機械翻訳】

Energy regulation of EV using MILP for optimal operation of incentive based prosumer microgrid with uncertainty modelling

著者 (2件)： Srilakshmi Edathil (Electrical Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi 221005, Uttar Pradesh, India) ,  Singh Shiv P. (Electrical Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi 221005, Uttar Pradesh, India)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 134  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  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)

抄録/ポイント： 本論文では,電力の代替源として,太陽光発電(PV),エネルギー貯蔵システム(ESS)および電気自動車(EV)によるコミュニティベースマイクログリッドの最適運転に重点を置いた。EVに貯蔵されたエネルギーは,双方向電力潮流戦略を提案することにより,家庭とグリッドの電力源として利用される。EV/ESSからの双方向電力潮流は,充電/放電速度を制御することで制御される。この制御戦略は,EVアベイラビリティ,変圧器への負荷,および日先価格に基づいている。EVのアベイラビリティを予測するために,車両利用の事実の時間ごとのデータを用いて,Markovモデルに基づいて技術を導入した。この論文の第一の目的は,最小電池劣化を有する生産者の経済的利益を最大化することである。EV/ESSの充電/充電調節と電池劣化を混合整数問題としてモデル化し,最適解をIBM CPLEX最適化器を用いて混合整数線形計画法(MILP)によって決定し,最大経済的利益を達成した。4つのよく知られたメタヒューリスティック技法による提案技法の有効性を示す比較解析を論じた。全運用コストに対する充電ステーションでの車両アベイラビリティの影響を評価し,グリッド依存性を調べた。また,本論文は,グリッド依存性を減らすことによって,エネルギー取引におけるEV参加を増加させるためのインセンティブベースの価格決定戦略を提案した。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 ,  電池 ,  放電 ,  電力 ,  電気自動車 ,  電力潮流 ,  アベイラビリティ ,  充電 ,  生産者 ,  太陽光発電 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 最適解 ,  *混合整数線形計画法 ,  Markovモデル ,  *最適運転 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： コミュニティマイクログリッド ,  プロシューマ ,  電池劣化 ,  スマートスケジューリング ,  電気自動車 ,  V_2H ,  V2G ,  Markov連鎖 ,  MILP

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不確実性 ,  モデリング ,  MILP ,  EV ,  エネルギー ,  規制