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J-GLOBAL ID:202402256813204810   整理番号:24A0234471

水火力系統を対象とした発電機起動停止計画のコスト決定要因の実験的考察

Examination of Determinants of Costs for Unit Commitment for Thermal-Hydro Plants
著者 (5件):
資料名:
巻: 123  号: 264(CAS2023 60-81)  ページ: 85-90 (WEB ONLY)  発行年: 2023年11月09日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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火力発電と水力発電を協調的かつ効率的に運用することは従前から重要であったが,近年では特に,カーボンニュートラル実現の観点から,再生可能エネルギー発電の一つである水力発電の重要性は高まっている.このような観点から,筆者らは既報にて,水火力系統を対象とした発電機起動停止計画(UC)における新たな手法を提案した.しかし,どのような要因がどれほど発電コストに影響するかについては明らかにされていない.そこで,本論文では,水力発電所の貯水量と河川流入水量に注目し,それらがコストに与える影響について,数値試算を通して考察する.(著者抄録)
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分類 (1件):
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電力系統一般 
引用文献 (11件):
  • 資源エネルギー庁,“今後のエネルギー政策について”,https://www.enecho.meti.go.jp/committee/council/basic_policy_subcommittee/2023/053/053_004.pdf (2023/10/15 アクセス)
  • 草野崇,櫻井貴義,齋藤裕,廣政勝利,加藤政一,永田淳一,“連接水系を考慮した最適運用計画決定手法”,電気学会論文誌 B,123巻7号 (2003)
  • J. Qin, N. Yu, Y. Gao, “Solving Unit Commitment Problems with Multi-step Deep Reinforcement Learning”, IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm), pp. 140-145, 2021.
  • Z. Lu, X. Shi, C. He, X. Wang, “A Two-step BP Neural Network Based Machine Learning Algorithm for Solving Unit Commitment”, IEEE/IAS Industrial and Commercial Power System Asia (I&CPS Asia), pp. 380-385, 2022.
  • Tomoki Takeuchi, Ryoichi Hara, Hiroyuki Kita, Ichiro Toyoshima, Ryota Mizutani, “Decoupling Approach for A Unit Commitment Problem with Thermal- and Hydro- Generator Units”, Cigre Cairns 2023 International Symposium, 1252, 10 pages (2023/09/04-07)
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