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J-GLOBAL ID：202202227563774197   整理番号：22A0807668

マイクログリッドの最適経済運用のための連続およびハイブリッド二値連続粒子群最適化の比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative Analysis of Continuous and Hybrid Binary-Continuous Particle Swarm Optimization for Optimal Economic Operation of a Microgrid

著者 (3件)： Phommixay Sengthavy (Department of Electrical and Computer Engineering, Universite du Quebec a Trois-Rivieres, QC, Canada) ,  Doumbia Mamadou Lamine (Department of Electrical and Computer Engineering, Universite du Quebec a Trois-Rivieres, QC, Canada) ,  Cui Qiushi (School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ, USA)
資料名： Process Integration and Optimization for Sustainability  (Process Integration and Optimization for Sustainability)
巻： 6  号： 1  ページ： 93-111  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4864A  ISSN： 2509-4238  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクログリッド(MGs)は,スマート,クリーナー,およびより効率的な電力を生産するための将来の発電システムの鍵となる解決策である。また,それらは電力系統の信頼性,レジリエンス,およびセキュリティを強化することができる。MGsの最適経済運転は,典型的には,連続変数と二値変数の両方を用いて魅力的にモデル化できる最適化フレームワークに依存する。パーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムは,連続およびバイナリバージョンを用いて最適経済操作を見つけるための情報検索を効率的に実行できるので,この目的のための完全な候補である。この点に関して,本論文はMGの最適経済運用のためのPSOアルゴリズムの連続的およびバイナリバージョンを研究した。最適化モデルを従来の発電機の運転に基づいて注意深く開発した。最初に,連続PSO(CPSO)を用いて連続操作を最適化するための通常の最適化モデルを設計した。次に,ハイブリッドバイナリ連続PSO(HBPSO)を用いて最適ON/OFF操作を定義するためのハイブリッド二値連続最適化モデルを提案した。さらに,オフラインと実時間最適化を提案し,前述のアルゴリズムの有効性を評価した。シミュレーション結果は,CPSOとHBPSOアルゴリズムの両方がリアルタイムでMGの最適操作を達成でき,オフライン結果と比較して7%までのコスト低減をもたらすことを明確に示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  情報検索 ,  原価低減 ,  信頼性 ,  電力 ,  *経済運用 ,  モデル ,  連続操作 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  最適化モデル ,  バイナリー ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マイクログリッド ,  オフライン最適化 ,  リアルタイム最適化 ,  連続およびハイブリッド二値連続粒子群最適化 ,  運用コスト

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： マイクログリッド ,  経済 ,  運用 ,  二値 ,  粒子群最適化 ,  比較分析