マルチエネルギーシステムアプローチのためのモデリング精度強化によるセルラベースネットワークモデルのための新しいネットワーク縮小法【JST・京大機械翻訳】

Traupmann Anna; Kienberger Thomas

文献

J-GLOBAL ID：202202213839565673 整理番号：22A0323854

マルチエネルギーシステムアプローチのためのモデリング精度強化によるセルラベースネットワークモデルのための新しいネットワーク縮小法【JST・京大機械翻訳】

Novel network reduction method for cellular-based network models with enhanced modeling accuracy for multi-energy-system approaches

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巻： 137 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)

持続可能な電力供給は,再生可能エネルギー源(RES)の拡大によって達成することができ,これは,それらの揮発性が送電網の課題を提示するためである。現代の電力グリッドは,これらの予測できない発電パターンを調整し,バランスさせる必要がある。グリッドフレンドリーなRES統合のための一つのオプションは,エネルギーキャリアにわたってエネルギー使用を可能にし,従って,電気グリッドを緩和する多エネルギーシステム(MES)である。したがって,MESの長期シミュレーションは不可欠であり,適切なモデルを必要とする。MESは,高い時間分解能,空間カバレッジ,および階層深さのため,高い系統的複雑性を持つので,モデリングは,大規模な計算努力を必要とし,調査を推進している。減少した複雑性(空間分解能減少)を有するモデル,従って,減少した計算努力を,細胞アプローチを用いて作成することができた。特に,電気グリッドでは,複雑さの低減は,電気的挙動に関して等しいグリッドモデルを生成するネットワーク低減法を必要とする。ほとんどの(数値)ネットワーク縮小法(例えば,REI,WARD法)は,すべての必要なパラメータを再現することができないので,本研究は,主に無効電力に関して,モデリング精度を強化する新しいネットワーク低減法を提示する。導入した方法は,元の格子と縮小セルモデルの間の偏差の原因となるパラメータを同定するための詳細なパラメータ解析に基づいている。この方法の検証は,異なる電圧レベルで試験ネットワークを使用して,モデリング精度を強化する影響変数を明らかにした。これにより,個々の電気的パラメータのモデル化精度の傾向を導くことができた。導入した方法は,最大モデリング精度と妥当な計算努力を有する時系列ベース計算のための開発セルモデルを容易にする。さらに,本論文ではこの方法の有利な応用目的を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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電力系統一般 , 電力変換器 , 自然エネルギー一般

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