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J-GLOBAL ID：202202242772386202   整理番号：22A0479178

アルジェリアにおける2050年による75%再生可能電力混合のための最適化経路のための多目的カッコウ探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective cuckoo search algorithm for optimized pathways for 75 % renewable electricity mix by 2050 in Algeria

著者 (4件)： Makhloufi Saida (Centre de Developpement des Energies Renouvelable, CDER, Algiers, Algeria) ,  Khennas Smail (Energy and Climate Change Expert, 25 Troubridge, Rugby, United Kingdom) ,  Bouchaib Sami (Centre de Developpement des Energies Renouvelable, CDER, Algiers, Algeria) ,  Arab Amar Hadj (Centre de Developpement des Energies Renouvelable, CDER, Algiers, Algeria)
資料名： Renewable Energy  (Renewable Energy)
巻： 185  ページ： 1410-1424  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0124C  ISSN： 0960-1481  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力部門に焦点を絞ったエネルギーシステムへの移行は,化石燃料の余命を増すためにますます重要になっているが,温室効果ガス排出に関する現在のコミットメントにも合致する。本論文では,2050年までにアルジェリア電力システムにおける再生エネルギー資源の割合を増加させるための最も信頼できるオプションを提示した。スクリーニング曲線法を用いて,発電とEnergyPlanツールに対する異なる技術の電力(LCOE)の平準化コストを評価し,全年間コスト,年間投資コスト,再生エネルギー資源シェア,およびCO_2排出量を時間水平に推定した。多目的カッキー探索アルゴリズムの効率と単純さは,エネルギー戦略マルチ最適化問題を解くための強力なアプローチである。LCOE経済秩序と再生エネルギー資源の利用可能性を考慮して,多目的カッコ探索アルゴリズムを用いて,2035,2040,2045,および2050年における総年間コストを最小化し,再生可能エネルギーシェアを最大化することによって,エネルギー転換戦略を確立した。結果は,75%の達成が技術的に実現可能であるが,重要な投資を必要とすることを明らかにした。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： *最適化 ,  最適化問題 ,  *電力 ,  投資 ,  電力系統 ,  アルジェリア民主人民共和国 ,  レベリング ,  エネルギー変換 ,  化石燃料 ,  排出量 ,  スクリーニング
準シソーラス用語： *探索アルゴリズム ,  エネルギー戦略 ,  電力部門 ,  均等化発電原価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エネルギー遷移 ,  再生可能エネルギー ,  CO_2放出 ,  エネルギープラン ,  多目的カッコウ探索

分類 (1件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (5件)： アルジェリア ,  再生可能電力 ,  最適化 ,  経路 ,  探索アルゴリズム