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J-GLOBAL ID：202202288993038416   整理番号：22A1040760

風力タービンと環境放出を考慮した最適電力潮流の解法【JST・京大機械翻訳】

Solution approach for optimal power flow considering wind turbine and environmental emissions

著者 (2件)： Maheshwari Ankur (National Institute of Technology Hamirpur, Hamirpur, Himachal Pradesh, India) ,  Sood Yog Raj (National Institute of Technology Hamirpur, Hamirpur, Himachal Pradesh, India)
資料名： Wind Engineering  (Wind Engineering)
巻： 46  号： 2  ページ： 480-502  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0695B  ISSN： 0309-524X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力グリッドは,再生可能エネルギー源(RES)の浸透増加によって急速に変化する。RESの最適利用は一次グリッドの負荷を低減し,グリッドをより弾力性にする。従来の最適電力潮流(OPF)は,電力管理システムにおける複雑な問題であり,その複雑性は,それらの間欠性のためにRESの統合によってさらに増加する。本論文は,Ant Lion最適化(ALO)アルゴリズムを用いて,熱発生ユニット(TGU)の適切なスケジューリング,計画,および効率的運転のために,風力タービン(WT)と環境排出を組み込んだOPFモデルの完全な定式化を提示する。OPF問題の定式化は,リアルタイム測定と確率的風速モデルに依存して,WTの予測有効発電を含む。結果を,システムの運転コスト,電圧プロファイル,および送電電力損失の観点から解析した。OPFアプローチと解法をIEEE30とIEEE57バスシステムで試験した。提案したALOアルゴリズムの有効性を,粒子群最適化およびチャイング学習ベース最適化のような良く確立されたアルゴリズムに対して評価した。比較は,複雑で非円滑な目的関数を持つ様々なOPF問題を解くためのALO手法の有効性を強調する。Copyright The Author(s) 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 ,  浸透 ,  風速 ,  学習 ,  スケジューリング ,  *電力 ,  弾性 ,  発電 ,  *風車 ,  モデル ,  目的関数 ,  *風力 ,  定式化
準シソーラス用語： *最適電力潮流 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 最適電力潮流 ,  風力予測 ,  アリイオンの最適化 ,  温室効果ガス ,  炭素税

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風力タービン ,  環境 ,  放出 ,  最適電力潮流 ,  解法