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J-GLOBAL ID:202202290315177741   整理番号:22A0437053

住宅用燃料電池システムの自動運転計画における不確実性の取り扱い:最新のアプローチの比較研究【JST・京大機械翻訳】

Dealing with uncertainty in automated operational planning for residential fuel cell system: A comparative study of state-of-the-art approaches
著者 (5件):
資料名:
巻: 255  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0199A  ISSN: 0378-7788  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)
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高分子電解質燃料電池コジェネレーションシステム(PEFC-CGS)は,発電プロセスで発生する排熱を利用して温水を供給する。PEFC-CGSの省エネルギー可能性は,最適運転計画によって最大化することができ,そして,ほとんどの最先端のアプローチは,機械学習技術を用いて,エネルギー需要時系列予測に基づく運用計画機能(OPF)を実行する。一般に,小さな期待平均誤差による需要時系列の予測は,適切な運用計画を得る際に最も重要な点と見なされる。しかし,いくつかの最近の研究は,予測誤差の方向とタイミングのような他の複雑な因子が,いくつかの事例で運用計画の品質に大きく影響することを明らかにした。これらの以前の研究で提案されたコアアイディアは7タイプに広く分類されている。本研究の目的は,これらのOPFを2つの側面から特徴付けることである:予測モデルの出力形式と予測目標変数,および「不確実性の何れかを集中すべきか」を明らかにし,OPFを設計する際に,この不確実性を処理すべきであった。7種類のOPFを,実世界データを用いた数値シミュレーションにより包括的に評価した。結果は,多重出力予測モデルを用いた予測操作コスト表面の予測に基づくOPFの重要性を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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建築環境一般 
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