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J-GLOBAL ID：202202280325550061   整理番号：22A1052741

確率的再生可能源を持つスマートマイクログリッドにおける電気自動車貯蔵の最大開発【JST・京大機械翻訳】

Maximum exploitation of electric vehicle storage in smart micro grids with stochastic renewable sources

著者 (2件)： Sudhakar A (Pondicherry Engineering College, India) ,  Kumar B Mahesh (Pondicherry Engineering College, India)
資料名： Journal of Energy Storage  (Journal of Energy Storage)
巻： 48  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3042A  ISSN： 2352-152X  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： 再生エネルギー資源(RES)と電気自動車(EV)の採用における劇的な成長は,マイクログリッド(MG)シナリオにおける複数の利点と課題をもたらした。本論文では,新しい優先順位付けベースのEV制御戦略を,On-Grid MG(OGMG)シナリオに実装した。重要な目的は,EV貯蔵の最大利用でエネルギーコストを最小化することである。提案した方式を2層エネルギー管理システム(EMS)として実装した。最初に多目的最適化問題(MOOP)を最適電力利用(OPU)を得るために2つの目的で定式化した。制御の第二層では,EV貯蔵開発と電池寿命を最大化することを狙ったスマートEV事前処理(SEP)を開発した。SEPは,採用神経ファジィ推論システム(ANFIS)の助けを借りて実行される。多重決定変数は,EV使用確率(EUP)とEV所有者意欲(EOW)が重要な役割を果たすSEPに含まれている。結果セクションにおけるEOWとSEPの両方,総合的解析を,種々の事例研究によって提示した。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： 管理システム ,  *電気自動車 ,  前処理 ,  多重化 ,  多目的計画法 ,  事例研究 ,  エネルギー管理 ,  エネルギーコスト ,  定式化 ,  *マイクログリッド
準シソーラス用語： エネルギー管理システム ,  電池寿命 ,  決定変数 ,  再生可能エネルギー源 ,  電力利用 ,  ファジィ推論システム ,  制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 太陽PV ,  WFA ,  負荷平坦化 ,  電気自動車

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  電気自動車 ,  貯蔵 ,  開発