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J-GLOBAL ID：202202229920738020   整理番号：22A0435921

相関を持つ確率的生成モデルを用いた分散型発電とコンデンサバンクの最適配分【JST・京大機械翻訳】

Optimal allocation of distributed generation and capacitor banks using probabilistic generation models with correlations

著者 (7件)： Pereira Luan D.L. (Federal Institute of Norte de Minas Gerais, Brazil) ,  Yahyaoui Imene (Higher School of Experimental Sciences and Technology, University of Rey Juan Carlos, Madrid, Spain) ,  Fiorotti Rodrigo (Federal Institute of Espirito Santo, Brazil) ,  de Menezes Luiza S. (Department of Electrical Engineering, Federal University of Espirito Santo, Brazil) ,  Fardin Jussara F. (Department of Electrical Engineering, Federal University of Espirito Santo, Brazil) ,  Rocha Helder R.O. (Department of Electrical Engineering, Federal University of Espirito Santo, Brazil) ,  Tadeo Fernando (Institute of Sustainable Processes, University of Valladolid, Spain)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 307  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： 分散型発電とコンデンサバンクの配分は,送電網の計画の成功に重要である。分散型再生可能発電(風力および太陽光発電)の最適配置のための方法論を開発し,技術的および経済的パラメータに基づいてコンデンサバンクを開発した。風と太陽電力の h季節と確率的依存性特性を保存するために,この方法論は,逐次モンテカルロ法と対角バンドCopulaモデルを統合するモデルを使用し,風速,太陽放射とフィーダ負荷の歴史的データを研究領域から統合した。遺伝的アルゴリズムに基づく効率的アルゴリズムを提案して,最適化を実行した。アルゴリズム検証は,適切な電圧レベルと6~7年の投資の収益で,Bandeiraフィーダーにおける有効電力の年間損失で71.7%まで,Recfeフィーダーで73.4%の削減を実証した。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 ,  最適化 ,  太陽 ,  太陽放射 ,  風速 ,  電力 ,  *発電 ,  送電系統 ,  有効電力 ,  太陽光発電 ,  風力 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *分散型発電 ,  *コンデンサバンク ,  *最適配置 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 発電予測 ,  確率的相関 ,  分散発電 ,  コンデンサバンク ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相関 ,  確率 ,  生成モデル ,  分散型発電 ,  コンデンサバンク ,  最適配分