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J-GLOBAL ID：202202267348315323   整理番号：22A0772361

旅行便利を考慮した大規模電気自動車の充電と排出スケジュールのための多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Many-objective optimization for large-scale EVs charging and discharging schedules considering travel convenience

著者 (5件)： Pan Xiaotian (College of Computer Science and Technology, College of software, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Wang Liping (College of Computer Science and Technology, College of software, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Qiu Qicang (Zhejiang Lab, Hangzhou, China) ,  Qiu Feiyue (College of Education Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Zhang Guodao (College of Computer Science and Technology, College of software, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 3  ページ： 2599-2620  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模電気自動車(EVs)の無制御充電挙動は送電網のセキュリティリスクを増加させ,電力系統の計算能力に新しい挑戦をもたらす。車両をグリッド(V2G)技術に使用して,ほとんどの制御システムは,負荷変動とユーザコストを最小化することによって,EVと送電網の間の電力相互作用を調整するが,しかし,それらの最適化結果は,しばしば個人旅行時間の短縮を犠牲にして達成される。EVは,最初に基本的旅行要求を満たして,次にスケジューリング配置に従うべきである。このアイデアに基づいて,負荷変動とユーザコストの最小化,および柔軟な旅行時間と充電状態(SOC)の最大化を含む,旅行利便性を考慮したEV充電と放電スケジュールのための4目的最適制御法を提案した。この大規模多目的問題を解決するために,資源割当てベースの選好性共進化アルゴリズム(PICEAg-EV)を提示した。用例としてIEEE33-ノードシステムを取り入れて,シミュレーションと解析は,提案した制御戦略と最適化アルゴリズムの有効性を確かめた。実験結果は,PICEAg-EVが10%,25%,50%,100%のEV参加率設定の下で7つの一般的知能アルゴリズムより優れていることを示した。2および3目的最適化モデルと比較して,4目的最適化モデルは,十分な柔軟な移動時間と移動のためのより高いSOCを提供することができて,それは利用者ニーズのためのより良い整合であった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  相互作用 ,  スケジューリング ,  電力 ,  最適化手法 ,  *電気自動車 ,  送電系統 ,  *旅行 ,  資源割付 ,  *充電 ,  モデル ,  利用者 ,  *スケジュール
準シソーラス用語： *多目的最適化 ,  最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： V2G技術 ,  電気自動車 ,  充電と排出スケジュール ,  旅行便利 ,  多目的最適化

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 旅行 ,  大規模 ,  電気自動車 ,  充電 ,  スケジュール ,  多目的最適化