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J-GLOBAL ID：202202285897612695   整理番号：22A0950518

新しい電力予測手法を用いた太陽光発電所の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancement of photovoltaic power farms using a new power prediction approach

著者 (6件)： Ibrahim Ibrahim M. (College of Engineering and Technology, Arab Academy for Science, Technology and Maritime Transport, Alexandria, Egypt) ,  Ibrahim Ibrahim M. (Mechanical Engineering Department, College of Engineering, California Polytechnic State University, San Luis Obispo, California, USA) ,  Belanger Jacques (Mechanical Engineering Department, College of Engineering, California Polytechnic State University, San Luis Obispo, California, USA) ,  Shehata Ahmed S. (College of Engineering and Technology, Arab Academy for Science, Technology and Maritime Transport, Alexandria, Egypt) ,  Shehata Ali I. (College of Engineering and Technology, Arab Academy for Science, Technology and Maritime Transport, Alexandria, Egypt) ,  Davol Andrew (Mechanical Engineering Department, College of Engineering, California Polytechnic State University, San Luis Obispo, California, USA)
資料名： International Journal of Energy Research  (International Journal of Energy Research)
巻： 46  号： 4  ページ： 4222-4246  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0249B  ISSN： 0363-907X  CODEN： IJERDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 太陽エネルギー電力予測は,システム性能を評価し,より安定なグリッドの格子不均衡を低減するので,系統管理のコストを削減するための,太陽発電所の設計と運転のための不可欠なプロセスである。本研究は,異なる太陽モデルを結合することによって,電力予測品質を高めるために新しい電力予測手法を導入した。本研究は,この新手法を検証するために,米国,San Luis ObispoのCaliforniaポリテクニック州大学に位置する4.5MW_p太陽場の性能を調査した。システムは1年間リアルタイムでモニターし,その性能を研究した。実際の農場の代表的同一モデルを次に設計し,太陽性能モデリングソフトウェア上に構築し,ソフトウェアを検証した。現場の実際のエネルギー発生を予測エネルギーと比較した。モデルを,最も正確なエネルギー予測を達成するために,異なる転位と分解モデルを選択することによって最適化した。その後,このモデルを計算フレームワークに用いて,新しいアプローチ方法論に基づいて,エジプトの太陽光発電ソーラファームのグリッドに注入されたエネルギーを予測した。エジプトは太陽ベルト国と考えられている。検証に続いて,パイロットモデルを用いてエジプトの選択した場所のエネルギー生産を予測した。次に,エジプトの事例研究をパイロットプロジェクトとして用いて,エジプトの天候における発電のその効果と適合性を研究するいくつかの設計パラメータを最適化した。結果は,太陽モデルを結合する提案方法を使用するとき,全体の年のための新方式を使用する相対誤差が2.9%であることを示した。実農場の性能比は全年間79%であり,生産された全エネルギーは10.92GWh/年であった。エジプトサイトに対する電力予測は,14GWh/年エネルギーポテンシャルが,提案したモデルから赤海位置から達成でき,最も適切なモジュールが多結晶であることを示した。さらに,固定マウントを有する多結晶の使用と比較して,追跡技術を用いて発電の13%の増加を予測した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  最適化 ,  *太陽 ,  *電力 ,  多結晶 ,  太陽エネルギー ,  工程 ,  モデリング ,  モデル ,  ソフトウェア ,  農場 ,  *太陽光発電 ,  事例研究 ,  性能分析
準シソーラス用語： 天候 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ソフトウェアのモデリング ,  性能解析 ,  太陽光発電プラント ,  植物予測 ,  電力予測 ,  太陽エネルギー

分類 (5件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  発電一般  (NB03010W) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  自然エネルギー一般  (LB03010U) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測手法 ,  太陽光発電所 ,  強化