抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,単一および二重分散発電ユニットの最適位置,サイズ,および電力因子を決定するために,2つのメタヒューリスティック法,遺伝的アルゴリズムおよび粒子群最適化を提案した。2050年の炭素中性目標に沿って,目的は,高い浸透レベルを有する配電系統に,太陽光発電パネルや風力タービンのような再生可能分散型エネルギー源を統合することであった。一定の負荷と配分可能な世代に基づくほとんどの研究とは対照的に,発電と消費の季節的不確実性を考慮した応用が,配電ネットワークの年間エネルギー損失と電圧偏差を最小化するために実行された。さらに,再生可能資源の寄与を比較するために,配分可能,制御可能および燃料ベース従来型資源を割り当てた。種々の制約によるこれらの季節的事例研究を,IEEE 33バスラジアル配電網に適用した。提案したアルゴリズムの実現可能性とロバスト性を検証するために,ピーク荷重に対する事例研究を作成し,文献研究と比較した。すべての分散発電源は,全ての事例研究で1と最適電力因子の両方で運転されたが,ゼロ電力係数と主導力率シナリオは,ピーク負荷のみに対して調査された。エネルギー貯蔵技術のない光起電力応用は,太陽放射照度の不均等な日常分布,特に夕方の不十分な照射と正午での過度の照射のため,効率的でなかった。しかし,風速分布が太陽照射よりも比較的均一であるので,風力エネルギー利用は信頼性があり,実現可能であった。すべての場合において,最適力率における運転分散発電源は,1つの力率で動作するものより,より良い結果を提供した。その結果,最適電力因子で動作する風車は,太陽光発電システムよりも良く寄与し,制御可能な電力出力を有する従来の源とほぼ良好であることが分かった。両提案アルゴリズムは,文献よりも良い結果をもたらしたが,粒子群最適化は,最良解,高速収束,およびより短い実行時間を提供するという点で,遺伝的アルゴリズムより良好であった。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】