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J-GLOBAL ID：202202220784268537   整理番号：22A0834697

PV予測不確実性下のアクティブ配電ネットワークにおけるVolt/VAR制御と移動エネルギー貯蔵システムスケジューリングの結合最適化【JST・京大機械翻訳】

Joint optimization of Volt/VAR control and mobile energy storage system scheduling in active power distribution networks under PV prediction uncertainty

著者 (2件)： Jeon Soi (School of Electrical and Electronics Engineering, Chung-ang University, Dongjak-gu, Seoul 156-756, Republic of Korea) ,  Choi Dae-Hyun (School of Electrical and Electronics Engineering, Chung-ang University, Dongjak-gu, Seoul 156-756, Republic of Korea)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 310  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： モバイルエネルギー貯蔵システム(MESS)は,太陽光発電(PV)システムのオンロードタップ変化器,キャパシタバンク,およびスマートインバータを含む電圧調整器の運転の下で,安定した配電系統運用を維持するための重要な装置になっている。本研究では,電圧調整器の運転とMESSの道路ルーティングを,電力分布と輸送ネットワークの両方でVolt/VAR制御(VVC)のために共最適化する共同フレームワークを提案した。提案したフレームワークは,配電網におけるピークシェービングとともに実際の電力損失と電圧偏差を最小化し,輸送ネットワークにおけるMESS移動コストを低減することを目的とする。PV発電出力の予測誤差の不確実性の下で,提案したフレームワークを混合整数線形計画法を用いた機会制約最適化問題として定式化した。提案した結合最適化アルゴリズムを,IEEE 13バスとIEEE 33母線系統でシミュレートし,それぞれ9ノードと15ノード輸送システムと結合した。その結果,MESSのないVVC法とは対照的に,MESSを用いた提案アルゴリズムは,IEEE 13母線系統において,全実電力損失およびピーク負荷をそれぞれ9.7%および15.92%低減し,IEEE 33母線系統において,それぞれ,2.55%および3.47%であった。。”結果”は,MESSを用いたVVC法に比べて,それぞれ,全実電力損失およびピーク負荷を,それぞれ,9.7%および15.92%削減する,ことを示したが,これは,IEEE 33母線系統において,それぞれ,全実電力損失およびピーク負荷を,それぞれ,9.7%および15.92%減少させた。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 ,  コンデンサ ,  *最適化 ,  電圧 ,  原価 ,  *スケジューリング ,  電力 ,  *不確実性 ,  配電系統 ,  ピーク負荷 ,  ピークシェービング ,  経路選定 ,  電気損失 ,  太陽光発電 ,  定式化
準シソーラス用語： 電力損失 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Volt/VAR制御 ,  トラック搭載移動エネルギー貯蔵システム ,  配電ネットワーク ,  交通ネットワーク ,  ジョイント最適化

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： PV ,  予測 ,  不確実性 ,  配電ネットワーク ,  エネルギー貯蔵システム ,  スケジューリング ,  結合最適化