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J-GLOBAL ID：202202263160174139   整理番号：22A0991660

データ駆動可変周波数空調負荷モデルパラメータのオンライン同定方法【JST・京大機械翻訳】

Data-driven Online Identification Method for Parameters of Inverter Air-conditioning Load Model

著者 (6件)： Wu Chengxin (上海交通大学電子信息与電气工程学院,上海市 200240) ,  Shen Haijun (上海交通大学后勤保障中心能源保障部,上海市 200240) ,  Wang Zhihua (国网上海市電力公司電力調度控制中心,上海市200122) ,  Huang Ting (国网上海浦東供電公司張江科学城能源服務中心,上海市 201210) ,  Fan Shuai (上海交通大学電子信息与電气工程学院,上海市 200240) ,  He Guangyu (上海交通大学電子信息与電气工程学院,上海市 200240)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 46  号： 1  ページ： 120-129  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： 空調負荷モデルのパラメータを正確に同定することは,その省エネルギーと需要応答の潜在力をマイニングする重要な基礎であり,現在の研究の多くは,精度の悪いオフライン識別法を採用している。そのため、データ駆動思想に基づき、可変周波数空調モデルパラメータのオンライン識別方法を提案した。最初に,データ駆動空調負荷モデルパラメータのオンライン同定構造を確立した。次に,データ駆動のオンライン同定機構と方法を,空調負荷モデルに基づいて提案した。その中、データ駆動のオンライン識別メカニズムは、パラメータが著しく変化するイベント駆動に基づくパラメータ更新判別メカニズムと歴史的パラメータ変動範囲に基づくパラメータ動的閾値設定メカニズムに設計され、このメカニズムでパーティクルスウォーム最適化法により快速オンライン識別方法を確立した。最後に、実測環境を通じて、提案のオンライン識別方法の有効性を検証し、オフライン識別方法と比べ、提案方法は計算速度と精度を大幅に向上させ、オンライン応用の要求を満たせる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *空気調和 ,  精度 ,  計測 ,  省エネルギー ,  計算機処理速度 ,  *モデル ,  *周波数 ,  *パラメータ ,  有効性
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  パラメータ変動 ,  *モデルパラメータ ,  *オンライン ,  *データ駆動 ,  需要応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  送配電一般  (NB05010K)

タイトルに関連する用語 (6件)： データ駆動 ,  可変 ,  空調負荷 ,  モデルパラメータ ,  オンライン ,  同定