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J-GLOBAL ID：202202213791908821   整理番号：22A0925288

ハイブリッド再生エネルギーシステムの最適設計のための改良型海洋捕食者アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An improved marine predators algorithm for the optimal design of hybrid renewable energy systems

著者 (4件)： Houssein Essam H. (Faculty of Computers and Information, Minia University, Minia, Egypt) ,  Ibrahim Ibrahim E. (Faculty of Computers and Information, Luxor University, Egypt) ,  Kharrich Mohammed (Electrical Engineering Department, Mohammadia School of Engineers, Mohammed V University, Ibn Sina Street P.B. 765, Rabat 10090, Morocco) ,  Kamel Salah (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Aswan University, 81542 Aswan, Egypt)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 110  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  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： マイクログリッド技術は,エネルギー需要の増加および従来の源の枯渇の観点から,現在および将来の応用に対して経済的に実行可能なエネルギー源である。本論文は,エネルギー分野における最新のメタヒューリスティックアルゴリズム,海洋捕食者アルゴリズム(MPA)に焦点を当てた。エジプト,Miniaにおけるシステム投資コストを低減するための方法を調査するために,MPAと強化学習(RL)の組合せを用いて,グローバル検索におけるMPAの欠如を調整し,強化するために,RL原理を適用する新しい方法,深いMPAを構築した。探査/爆発比はステップサイズを変えることによって調整され,MPAの効率に影響する。同じ方法ですべてのエージェントのパラメータの値を更新する代わりに,RL原理を用いて,現在の個々の状態に基づいてそれを更新した。さらに,MPAに対する適切な大域的探索パラメータを決定するために,RLを用いる一般的課題を解決するため,深MPAを用いて,太陽光発電パネル,風力タービンシステム,ディーゼル発電機,および電池貯蔵システムを含むハイブリッド再生エネルギーマイクログリッドシステムを設計した。これらは,このシステムが,その安定性,ロバスト性,性能,および負荷満足を確実にするのに必要な基準と制約の幾つかである。CEC’2017試験における異なるアルゴリズムによる結果の対比によって,提案した深いMPAを検証した。さらに,Wilcoxonの試験は,深いMPAの統計的有意性を検証した。エネルギーコストは総消費の6%減少した。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： *アルゴリズム ,  電池 ,  投資 ,  *最適設計 ,  ニューラルネットワーク ,  *海洋 ,  発見的方法 ,  風車 ,  *捕食者 ,  パラメータ ,  ロバスト性 ,  エージェント ,  強化学習 ,  マイクログリッド
準シソーラス用語： ヒューリスティック ,  ディーゼル発電機 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 海洋捕食者アルゴリズム ,  人工ニューラルネットワーク ,  ハイブリッド再生エネルギーシステム ,  ハイブリッドマイクログリッド設計 ,  適応探査速度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再生エネルギー ,  最適設計 ,  海洋 ,  捕食者 ,  アルゴリズム