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J-GLOBAL ID：202202250635643460   整理番号：22A0476573

畳込みニューラルネットワークを用いたデータ駆動型プロシューマ中心エネルギースケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Data-driven prosumer-centric energy scheduling using convolutional neural networks

著者 (6件)： Hua Weiqi (School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, CF24 3AA, UK) ,  Jiang Jing (Department of Mathematics, Physics and Electrical Engineering, University of Northumbria, Newcastle, NE1 8ST, UK) ,  Sun Hongjian (Department of Engineering, Durham University, DH1 3LE, Durham, UK) ,  Tonello Andrea M. (Institute of Networked and Embedded Systems, University of Klagenfurt, Klagenfurt, 9020, Austria) ,  Qadrdan Meysam (School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, CF24 3AA, UK) ,  Wu Jianzhong (School of Engineering, Cardiff University, Cardiff, CF24 3AA, UK)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 308  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： エネルギー生産者(生産者と消費者の両方)の新たな役割は,エネルギー市場のより柔軟で局在化した構造を可能にする。しかし,それは,個別生産者のエネルギースケジューリングの課題を,固有の価格決定パターンの同定,コスト効率の良い予測電力プロファイル,および発電と消費源の様々な規模のスケジューリングに通じる。これらの3つの課題を克服するために,本研究では,個々のプロシューマーのための新しいデータ駆動エネルギースケジューリングモデルを提案した。生産者の価格決定パターンは,3種類の動的価格弾性,すなわち,発電の価格弾性,消費,および炭素排出によって表される。計算効率とスケーラビリティを改善するために,最適化問題を解くのに用いた発見的アルゴリズムを,プロシューマーのスケジューリング決定に価格決定パターンを写像する畳み込みニューラルネットワークによって置き換えた。再生エネルギー源の間欠性,柔軟な需要,および動的価格によって引き起こされる不確実性の変化を,各変動がシナリオとして定義される,開発したリアルタイムシナリオ選択アプローチによって予測した。種々のIEEE試験配電系統と不確実なシナリオの下での事例研究は,高精度のマイクロ秒におけるスケジューリング決定の予測に関して,提案したエネルギースケジューリングモデルの有効性を実証した。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： 価格決定 ,  最適化問題 ,  消費者 ,  *スケジューリング ,  電力 ,  不確実性 ,  弾性 ,  配電系統 ,  生産者 ,  事例研究 ,  スマートグリッド
準シソーラス用語： 計算効率 ,  エネルギー市場 ,  *データ駆動 ,  コスト効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  データ解析 ,  エネルギースケジューリング ,  プロシューマ ,  再生可能エネルギー ,  スマートグリッド

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  データ駆動 ,  エネルギー ,  スケジューリング