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J-GLOBAL ID：202202291640176608   整理番号：22A0681833

分散発電計画研究における動的最適化のための反復線形DistFlow【JST・京大機械翻訳】

An iterative linear DistFLow for dynamic optimization in distributed generation planning studies

著者 (2件)： Rigo-Mariani Remy (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, G2Elab, 23 rue des Martyrs, 38000 Grenoble, France) ,  Vai Vannak (Department of Electrical and Energy Engineering, Institute of Technology of Cambodia (ITC), PO Box 86, Russian Confederation Blvd, Phnom Penh, Cambodia)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 138  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  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： 本論文は,放射状分布グリッドのモデリングのために反復線形DistFlowを実行した。この方法は,グリッド制約下の動的最適化と,時間結合制約を持つ貯蔵ユニットを含む分散発電の存在を意図している。従来の線形DistFlowにおける損失推定のための従来の区分的線形化は,重大な誤差に導くことができることを実証した。これは,特に線形化プロセスにおける能動および反応性分岐流に対する静的上限の設定によるもので,実際の電力とは大きく異なる可能性がある。提案した反復手法は,線形DistFlowの逐次実行と,シミュレートした水平線に沿って動的に流れ上界の更新を更新するという欠点を扱う。本方法を,従来の線形DistFlowおよび二次Conicプログラミングおよび二次計画法のような他の緩和定式化と比較した。すべての方法を,異なる試験システムにおける電圧と損失プロファイルの誤差に関して,基準AC電力潮流に関して識別した。提案した反復手順は,従来の線形化定式化よりも5倍から40倍精度の線路損失に対して最低の誤差を示した。また,それは,69バスシステム上の30の分散型ユニットで7分間で1か月の動的シミュレーション(1時間ステップで)の実行で,スケーラビリティに関して2次Conic緩和を凌駕する。このアプローチを,太陽発電機と貯蔵ユニットから成る分散資産の運転,サイジング,および立地のための典型的な使用事例でさらに検証した。特に,90バスシステムにおける異なるシステム構成をテストするために,手続きを遺伝的アルゴリズムと結合した。解決策は,資産の数,設置容量,接続バス(es),設置コスト,システム損失およびシステム自給性に関して識別した。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： *最適化 ,  シミュレーション ,  電圧 ,  計算機プログラミング ,  電力 ,  分流 ,  サイジング ,  立地 ,  緩和現象 ,  太陽光発電 ,  定式化 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *動的最適化 ,  上界 ,  動的シミュレーション ,  *分散型発電 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分散発電 ,  計画 ,  ストレージ ,  最適化 ,  ディストフロー

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 分散発電 ,  計画 ,  研究 ,  動的最適化 ,  反復 ,  線形