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J-GLOBAL ID：202202213155853209   整理番号：22A0328198

電気バス・デポ・オペレータのコストを最小化するための2段階多目的確率的最適化戦略【JST・京大機械翻訳】

A two-stage multi-objective stochastic optimization strategy to minimize cost for electric bus depot operators

著者 (5件)： Rafique S. (School of Engineering, Macquarie University, NSW 2109, Australia) ,  Nizami M.S.H. (School of Engineering, Macquarie University, NSW 2109, Australia) ,  Irshad U.B. (School of Engineering, Macquarie University, NSW 2109, Australia) ,  Hossain M.J. (School of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney, NSW 2007, Australia) ,  Mukhopadhyay S.C. (School of Engineering, Macquarie University, NSW 2109, Australia)
資料名： Journal of Cleaner Production  (Journal of Cleaner Production)
巻： 332  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0750A  ISSN： 0959-6526  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模バスデポの電化は,運転コストを最小化することを目的として,バスデポオペレータ(BDO)に挑戦をもたらす。自動車ツーグリッド(V2G)運転機能が可能な大型電池で電気バス(EB)を管理するBDOの可能性のある解決策は,オンサイト発電施設と共に,エネルギー市場に積極的に参加することである。本論文では,リアルタイム(RT)市場におけるエネルギー不均衡の予想コストを考慮しながら,1日先(DA)エネルギー市場における取引エネルギーに対するBDOのための新しい2段階多目的確率的最適化ベースエネルギー管理システム(EMS)を提案した。充放電スケジューリングのための最適化モデルは混合整数線形計画法アプローチに基づいている。DA予測に関連する不確実性は確率モデルによって補完される。電池容量劣化のための電力コストとペナルティコストの最小化は,同時に満たされる必要がある目的である。提案したEMSは,オーストラリアの仮想バス貯蔵を考慮したシミュレーション研究を用いて評価した。全体の財政的節約に対する提案したEMSの有効性を,最先端のスケジューリング戦略とその性能を比較することにより検証した。その結果,提案したEMSの正味エネルギーコストは,V2G柔軟性を許さない決定論的スケジューリング戦略と比較して38%低く,V2G柔軟性を許容し,全体コストを最小化する確率的スケジューリング戦略と比較して17%低い決定論的スケジューリング戦略と比較して33%低いことを示した。Copyright 2022 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： シミュレーション ,  電池 ,  スケジューリング ,  *オペレータ ,  不確実性 ,  *バス ,  モデル ,  確率モデル ,  ペナルティ ,  電池容量
準シソーラス用語： 電力価格 ,  決定論 ,  最適化モデル ,  エネルギー市場 ,  充放電 ,  V2G , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： バス・デポ・オペレータ ,  エネルギー管理システム ,  電気バス ,  混合整数線形計画法 ,  多目的最適化 ,  確率

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： バス ,  デポ ,  オペレータ ,  最小化 ,  段階 ,  多目的 ,  確率的最適化 ,  戦略