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J-GLOBAL ID：202202253556241667   整理番号：22A0435915

住宅消費者の空調負荷の達成可能な需要応答ポテンシャルのためのデータ駆動型および物理的モデルベース評価法【JST・京大機械翻訳】

Data-driven and physical model-based evaluation method for the achievable demand response potential of residential consumers’ air conditioning loads

著者 (7件)： Song Zhaofang (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology, School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Shi Jing (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology, School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Li Shujian (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology, School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Chen Zexu (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology, School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Jiao Fengshun (Shenzhen Power Supply Bureau China Southern Power Grid Company Limited Shenzhen, Shenzhen 518048, China) ,  Yang Wangwang (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology, School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Zhang Zitong (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology, School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 307  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： 住宅消費者の空調(AC)によって代表されるサーモスタット制御負荷(TCL)の需要応答(DR)は,電力グリッドの運用の柔軟性と持続可能性の強化においてますます重要な役割を果たす。ACのDRポテンシャルの評価は,送電網ディスパッチングとDRターゲット消費者グループの選択において非常に重要である。しかし,多数のACユニット,パラメータの大きな差,および消費者の電力消費行動とDR意欲のランダム性と不確実性のため,ACの達成可能な可能性を正確に評価することは困難である。電力系統オペレータ(PSO)または負荷アグリゲータ(LA)がAC資源をより良く採掘し管理するために,本論文では,単一住宅ACの達成可能なDRポテンシャルを評価し,次の日に住宅ACを集約するのに適した系統的方法を提案した。最初に,等価熱パラメータ(ETP)モデルのパラメータ同定に基づいて,ACの理論的時変ポテンシャルを推定する方法を提案した。次に,DRポテンシャルに及ぼす住民の電力消費行動のランダム性の影響を考慮して,AC状態予測モデルを深層学習ネットワークに基づいて構築した。これに基づき,社会的心理学とファジーシステムを使用して,DRポテンシャルに及ぼす住宅消費者のDR意欲の影響を定量化し,達成可能な潜在的評価モデルを構築した。最後に,AustinにおけるMullerプロジェクトの実際の負荷データに基づいて,提案したDRポテンシャル評価法の有効性と精度をさらに実証した。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： *消費者 ,  ディスパッチング ,  電力 ,  オペレータ ,  ネットワーク ,  不確実性 ,  *空気調和 ,  電力消費 ,  状態推定 ,  送電系統 ,  恒温装置 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  評価モデル ,  *需要応答 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 需要応答 ,  達成可能な可能性 ,  住宅消費者 ,  空調 ,  データ物理的駆動 ,  状態予測

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (9件)： 住宅 ,  消費者 ,  空調負荷 ,  需要応答 ,  ポテンシャル ,  データ駆動 ,  物理 ,  モデルベース ,  評価法