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J-GLOBAL ID：202202241290192316   整理番号：22A1104634

微分粒子群最適化を用いた従来型および再生可能資源発電の短期共通排出および経済配分モデリング【JST・京大機械翻訳】

Short term Common Emission and Economic Dispatch modelling of Conventional and Renewable resources power generation using Differential Particle Swarm Optimization

著者 (2件)： Ghosh Soumavo (MANIT,Department of Electrical Engineering,Bhopal) ,  Pahariva Aditya (MANIT,Department of Electrical Engineering,Bhopal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： SCEECS  ページ： 1-10  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱,水力,風力,太陽および原子力発電所の負荷スケジューリングの最適化アプローチは,多くの制約を含む多目的最適化問題である。最適化問題は,2つの因子,すなわち,総運転コストと全NO_x,SO_x,およびCO_2放出を念頭に保って定式化した。ベース負荷とピーク負荷要求アイデアを用いて,発電機選択の優先順位を決定した。火力発電プラントの場合,排出は経済側として等しく重要である。決定は,微分粒子群最適化(DPSO)の助けを借りて行った。MATLABプラットフォーム上で問題の計算機解析を行った。方法論を,用例を通して種々の有効性因子に関して比較し,評価した。得られた発電スケジュールを経済と自然の優しさに基づいて比較した。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】

シソーラス用語： *最適化 ,  太陽 ,  最適化問題 ,  スケジューリング ,  *発電 ,  ピーク負荷 ,  *微分 ,  ベース負荷 ,  風力 ,  多目的計画法 ,  定式化 ,  原子力発電所
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  MATLAB ,  火力発電所 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 微分 ,  粒子群最適化 ,  再生可能資源 ,  発電 ,  短期 ,  経済 ,  配分 ,  モデリング