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J-GLOBAL ID：202202252146292086   整理番号：22A0574399

電気自動車のSoC制御を考慮したマイクログリッドの周波数安定化のための新しい適応インテリジェントMPC方式【JST・京大機械翻訳】

A novel adaptive intelligent MPC scheme for frequency stabilization of a microgrid considering SoC control of EVs

著者 (2件)： Khokhar Bhuvnesh (Department of Electrical Engineering, Greater Noida Institute of Technology, Gautam Buddha Nagar, Uttar Pradesh, India) ,  Parmar K. P. Singh (National Power Training Institute (under Ministry of Power, Government of India), Faridabad, Haryana, India)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 309  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： 近年,電気自動車(EVs)の充電/放電が充電状態(SoC)に依存して利用されるマイクログリッド(MG)における周波数偏差を安定化させるために,車両対グリッド(V2G)技術が成功裏に実装されている。従来の電池エネルギー貯蔵技術と比較して,EV電池の低い劣化傾向とより少ないコストが,代替としての利用の明白な理由であった。本論文では,EVのバッテリーのSoC制御を考慮したMGの周波数安定化のための新しい適応インテリジェントモデル予測制御(AIMPC)方式を提案した。MPCスキームは,プラントの陽的離散時間状態空間モデルを利用するプラントの将来の挙動を予測することによって動作する。MPCの最適性能は,そのコスト関数に存在する同調パラメータ(τ_w)に依存するので,インテリジェント最適化アルゴリズムを実装し,パラメータτ_wを動的に最適化し,同時に提案した制御方式を適応させた。MGの振動数偏差応答(FDR)に及ぼすSoC制御の影響を実証した。さらに,提案した制御方式の能力を,MGにおける多様な負荷条件を考慮して,適応ファジィMPCおよびPID制御器上で確立した。シミュレーション結果は,MGのFDRsが提案した制御方式の実装によって改善されることを明らかに確立した。最後に,MGにおけるパラメトリック不確実性を考慮して,提案した方式の感度を確認した。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 ,  シミュレーション ,  電池 ,  放電 ,  最適化手法 ,  *電気自動車 ,  *周波数安定化 ,  同調 ,  費用関数 ,  充電 ,  制御方式 ,  二次電池 ,  状態 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： 充電状態 ,  V2G , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応インテリジェントMPC(AIMPC) ,  電気自動車 ,  負荷周波数制御 ,  マイクログリッド ,  SoC制御

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 電気自動車 ,  SOC ,  マイクログリッド ,  周波数安定化 ,  適応 ,  MPC