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J-GLOBAL ID：202202212159162520   整理番号：22A0853638

マイクログリッドのデータ駆動実時間市場配分等価モデル【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Real-Time Market Dispatching Equivalent Model of Micro-Grid

著者 (6件)： Zhiguo Wen (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Co.Ltd.,Beijing,China) ,  Wenhe Wang (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Co.Ltd.,Beijing,China) ,  Nan Sun (Beijing Smartchip Semiconductor Technology Co. Ltd.,Beijing,China) ,  Fengdi Wang (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Co.Ltd.,Beijing,China) ,  Jun Du (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Co.Ltd.,Beijing,China) ,  Yujing Wang (Beijing Smartchip Semiconductor Technology Co. Ltd.,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICPECA  ページ： 557-563  発行年： 2022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)

抄録/ポイント： 再生可能エネルギー発生のコストが減少すると,マイクログリッドはますます広く使われるであろう。本論文では,局所エネルギー市場のリアルタイム平衡配分に関与するマイクログリッドの配分等価モデルを研究し,局所エネルギーシステムの大域的最適配分のための基礎を提供する。最初に,マイクログリッドリアルタイムディスパッチング等価の数学モデルを,マイクログリッドエージェントの不完全情報に基づいて確立し,そして,ディスパッチングサイクルにおける最小全リアルタイムディスパッチングコストを狙った。第二に,A3C深層強化学習アルゴリズムに基づくリアルタイムディスパッチング等価モデルのデータ駆動法を提案した。最後に,事例研究によって,データ駆動深層強化学習法が,マイクログリッドリアルタイムディスパッチングの等価モデリングの解決において,効果的かつ先進的であることを検証した。それは,マルチ市場エージェントと不完全な情報環境の下で配電市場ディスパッチングのための科学的基礎を提供することができる。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ディスパッチング ,  数学モデル ,  配電 ,  再生エネルギー ,  エネルギーシステム ,  事例研究 ,  エージェント ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 情報環境 ,  実時間 ,  エネルギー市場 ,  *データ駆動 ,  *等価モデル ,  最適配置 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： マイクログリッド ,  データ駆動 ,  実時間 ,  市場 ,  配分 ,  等価モデル