低風速領域における風力エネルギーの可能性評価のためのパラメータを推定するための数値的方法とメタヒューリスティック最適化アルゴリズムの比較【Powered by NICT】

Jiang Haiyan; Wang Jianzhou; Wu Jie; Geng Wei

文献

J-GLOBAL ID：201702220816925846 整理番号：17A0451810

低風速領域における風力エネルギーの可能性評価のためのパラメータを推定するための数値的方法とメタヒューリスティック最適化アルゴリズムの比較【Powered by NICT】

Comparison of numerical methods and metaheuristic optimization algorithms for estimating parameters for wind energy potential assessment in low wind regions

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資料名：
巻： 69 ページ： 1199-1217 発行年： 2017年
JST資料番号： W1084A ISSN： 1364-0321 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

最近,エネルギー危機と環境問題が益々明確になった,風力発電の利用が大きな関心事となっている。一方,中国の経済と風力エネルギーの可能性分布間の矛盾した関係は,風力発電の輸送と系統連系でも避けられない困難を引き起こしている。局所使用済み低速風力発電を統合した電力系統の確立はかなりの注目を得ている。Weibull,Rayleigh,ガンマと対数正規確率分布を評価した。モーメント(MM),最尤推定(MLE),最小二乗法(LSM)の三つの数値法(NMs)法は,これらの分布のパラメータ推定を得るために適用した。加えて,他の三比較メタヒューリスティック最適化アルゴリズム(MOAs)を含むコウモリアルゴリズム(BA),カッコウ探索アルゴリズム(CS)と粒子群最適化(PSO)は,最適パラメータを調整するための比較法として採用した。実験結果から,このケースではMOAsはNMよりも良好に機能すると結論した。さらに,BA Weibull,CS Weibull,PSO(粒子群最適化)Weibullわずかな差のみでは他の分布の全てよりも優れている。特に,BA WeibullおよびPSO(粒子群最適化)WeibullはCS Weibullにわずかに優れていた。平均風力密度,有効風力密度,利用可能な因子と風力タービンの利用率は低速風力エネルギーの可能性,Weibullモデルのパラメータに直接影響を評価における重要な決定因子と考えられている。さらに,低速風地域の風力ポテンシャル評価は,投資と開発にとって不可欠な技術支援を提供し,更なるウィンドファーム建設と経済評価も同様であった。,正確なパラメータ推定は低速風力エネルギー資源評価において非常に重要である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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風力発電 , 風力エネルギー

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