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J-GLOBAL ID：201702233846333326   整理番号：17A0446509

Lagrange乗算器最適選択アプローチに基づく分散型リアルタイム需要応答【Powered by NICT】

Distributed real-time demand response based on Lagrangian multiplier optimal selection approach

著者 (6件)： Wang Jianxiao (State Key Lab. of Power System, Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Zhong Haiwang (State Key Lab. of Power System, Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Lai Xiaowen (State Key Lab. of Power System, Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Xia Qing (State Key Lab. of Power System, Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Shu Chang (State Key Lab. of Power System, Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Kang Chongqing (State Key Lab. of Power System, Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 190  ページ： 949-959  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： 本論文では,リアルタイム需要応答(DR)フレームワークとスマート配電系統のモデルを定式化した。モデルは,Lagrange緩和(LR)法を用いた分散的に最適化した。消費者はそれらの有用性を最大化するために電力のリアルタイム価格(RTP)に応答して自身の時間毎の負荷レベルを調整する。既存の分散アルゴリズムの収束性能を反復ステップサイズと探索方向の選択に大きく依存してので,Lagrange乗数最適選択(LMOS)と呼ばれる新しい方法をこの困難を克服するために提案した。感度解析により,消費者のエネルギー需要弾性を効果的に推定することができる。LMOSモデルは比較的小さい線形化近傍におけるLagrange乗算器を最適化するために確立することができる。LMOSの顕著な特徴は,各反復中のLagrange乗数,分散アルゴリズムの収束性能を大幅に改善することを最適に決定するためのその能力である。消費者10年から100年までの範囲の数と実世界配電系統と配電系統に基づく事例研究を提案した方法は一般的なアプローチよりも大幅に優れていることを示し,効率とロバスト性の点で。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 感度解析 ,  事例研究 ,  分散アルゴリズム ,  エネルギー需要 ,  最適化 ,  ロバスト性 ,  配電系統 ,  弾性 ,  消費者 ,  *乗算器 ,  Lagrange乗数法 ,  電力
準シソーラス用語： Lagrange緩和法 ,  *需要応答 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 需要応答(DR) ,  分散アルゴリズム ,  Lagrange乗算器最適選択(LMOS) ,  Lagrange緩和(LR) ,  感度解析

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 乗算器 ,  リアルタイム ,  需要応答