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J-GLOBAL ID：202202287525101698   整理番号：22A0563226

燃料電池を有するハイブリッド再生エネルギーシステムにおける人工知能と数値モデル:進歩と展望【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence and numerical models in hybrid renewable energy systems with fuel cells: Advances and prospects

著者 (10件)： Al-Othman Amani (Department of Chemical Engineering, American University of Sharjah, P.O. Box 26666, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Tawalbeh Muhammad (Department of Sustainable and Renewable Energy Engineering, University of Sharjah, Sharjah P.O. Box 27272, United Arab Emirates) ,  Tawalbeh Muhammad (Sustainable Energy & Power Systems Research Centre, RISE, University of Sharjah, P.O. Box 27272, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Martis Remston (Department of Chemical Engineering, American University of Sharjah, P.O. Box 26666, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Dhou Salam (Department of Computer Science and Engineering, American University of Sharjah, P.O. Box 26666, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Orhan Mehmet (Department of Mechanical Engineering, American University of Sharjah, P.O. Box 26666, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Qasim Muhammad (Department of Chemical Engineering, American University of Sharjah, P.O. Box 26666, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Ghani Olabi Abdul (Department of Sustainable and Renewable Energy Engineering, University of Sharjah, Sharjah P.O. Box 27272, United Arab Emirates) ,  Ghani Olabi Abdul (Sustainable Energy & Power Systems Research Centre, RISE, University of Sharjah, P.O. Box 27272, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Ghani Olabi Abdul (Mechanical Engineering and Design, Aston University, School of Engineering and Applied Science, Aston Triangle, Birmingham B4 7ET, UK)
資料名： Energy Conversion and Management  (Energy Conversion and Management)
巻： 253  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0552A  ISSN： 0196-8904  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー部門における技術の急速な進歩と持続可能なエネルギー実践の需要によって,世界は水素経済を助長し,グリーン水素を利用する適切なエネルギー管理の開発を目指している。水素駆動再生エネルギーシステムの成功した採用を確保するために,ハイブリッド再生エネルギーシステム(HRESs)が,商業および社会的目標を満足しながら最適化できる程度の完全な理解が重要である。ここで提示した研究は,HRESsにおける人工知能(AI)の適用,特に燃料電池(FC)と統合される太陽電池と風力エネルギーのレビューに向けて包括的で,歯車化された。遺伝的アルゴリズム,パーティクルスウォーム最適化,シミュレーテッドアニーリング,ランダムフォレスト,k-最近傍,サポートベクターマシン,および人工ニューラルネットワークのような共通AI法を紹介し,現在のFC技術と市場動向を分析し,AIを用いたFC制御戦略について議論し,最近の実証HRESを記述した。さらに,本レビューは,2015年以降のFC-HRESに関する技術的-経済的-環境的最適化研究,すなわち,ロバストエネルギー管理システムの設計におけるAIの実用化,および種々のAI法を用いたプロトン交換膜FCと固体酸化物FC(文献で最も取り組まれる)の最適化に関する研究の包括的なリストに関する重要な情報をカプセル化する。モバイル用途のためのFCに関するかなりの研究があるが,先進コンピューティングとAI法を用いた再生可能エネルギーシステムへの水素発電システムの混合は,以前には議論されていない。本論文では,最大発電に必要な条件の同定におけるAIベースおよびデータ駆動モデリングの巨大な能力を示した。AIの主な利点は,予期せぬ負荷ピークと間欠エネルギー生産の間のHRESの欠点の予測にある。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： 最適化 ,  太陽電池 ,  経済 ,  水素 ,  *燃料電池 ,  発電 ,  ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  *人工知能 ,  ロバスト性 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  携帯電話 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  持続可能エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  再生可能エネルギーシステム ,  燃料電池 ,  プロセス制御 ,  水素経済

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 燃料電池 ,  再生エネルギー ,  人工知能 ,  数値モデル ,  展望