抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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電力インフラは,最近の歴史において,最も破壊的な山火事のいくつかを点火した。プリエンプティブ電力遮断は,電力線からの着火のリスクを緩和するための効果的なツールであるが,同時に,広範な電力停止を引き起こす。本研究では,これらのシャトオフを実行する場合と,また,山火事リスクが低いときに電力を最も効率的に回復させる方法を決定するのを助けるための数学的最適化問題を提案した。特に,本モデルは,線路の検査と通電に関連する制約を与えた後事象回復努力と同様に,電力シャットオフ(山火リスク低減と電力停止の両方を考慮する)を共最適化し,負荷と山火事リスクの新しい予測が利用可能になるとき,解決される回転水平最適化問題として実行される。著者らは,実際の山火事リスクデータと米国地質調査からの予測を用いて,IEEE RTS-GMLCテストケースに関する著者らの方法を実証して,予測品質,決定地平およびシステム回復予算に対する結果の感度を調査した。ソフトウェア実装は,オープンソースソフトウェアパッケージPowerModelsWildfiref.jlにおいて利用可能である。【JST・京大機械翻訳】