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J-GLOBAL ID：202202255420289399   整理番号：22A0991671

風力発電の統計的特性マイニングのためのロバスト最適スケジューリング方式を考察した。【JST・京大機械翻訳】

Distributionally Robust Optimal Dispatch Method Considering Mining of Wind Power Statistical Characteristics

著者 (4件)： Xu Chaoran (電力伝輸与功率変換控制教育部重点実験室(上海交通大学),上海市 200240) ,  Xu Xiaoyuan (電力伝輸与功率変換控制教育部重点実験室(上海交通大学),上海市 200240) ,  Yan Zheng (電力伝輸与功率変換控制教育部重点実験室(上海交通大学),上海市 200240) ,  Li Hengjie (電力伝輸与功率変換控制教育部重点実験室(上海交通大学),上海市 200240;蘭州理工大学電气工程与信息工程学院,甘粛省蘭州市 730050)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 46  号： 2  ページ： 33-42  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 風力発電の不確実性を考慮した電力システムの運転問題に対処するため,データ駆動分布に基づくロバスト最適化電力系統スケジューリング法を提案した。まず第一に,風電データの統計情報をマイニングし,主成分分析とカーネル密度推定に基づく風電確率分布のファジィ集合の構築法を提案し,風力発電のランダム性と風力タービンの出力の間の空間相関を描写した。第二に,風力発電を含むスケジューリング問題のために,確率分布ファジィ集合を考慮する2段階分布ロバスト最適化問題を確立した。次に,分布ロバスト最適化問題を等価可解形式に変換し,アフィン戦略と偶数原理を用いて線形計画問題に変換し,サンプル外試験に基づく確率分布ファジィ集合範囲パラメータ選択戦略を提案し,スケジューリング方式の信頼性と経済性を保証した。6ノードとIEEE118母線系統を用いてシミュレーションを行い、提案した分布ロバスト最適化手法とランダム変数相関性を考慮しない分布ロバスト最適化方法及び従来のランダム、ロバスト最適化方法を比較し、提案方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  線形計画法 ,  信頼性 ,  *スケジューリング ,  不確実性 ,  電力系統 ,  確率分布 ,  *風力発電 ,  変数 ,  風車 ,  ファジィ集合 ,  主成分分析 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： ランダム変数 ,  データ駆動 ,  ロバスト最適化 ,  *最適スケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 風力発電 ,  統計的特性 ,  ロバスト ,  最適スケジューリング