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J-GLOBAL ID：202202261168289744   整理番号：22A1027597

スマートグリッド信頼性と炭素中立性に対する太陽光発電不確実性の影響評価【JST・京大機械翻訳】

Impact Assessment of Solar Power Generation Uncertainty on Smart Grid Reliability and Carbon Neutrality

著者 (5件)： Khalkho Anant Milan (1Department of EEE, Birla Institute of Technology, Mesra, Ranchi, India) ,  Rapada Bhargav (1Department of EEE, Birla Institute of Technology, Mesra, Ranchi, India) ,  Majumder Gourab (1Department of EEE, Birla Institute of Technology, Mesra, Ranchi, India) ,  Cherukuri Murthy (2Department of EEE, NIST Institute of Science and Technology, Berhampur, India) ,  Mohanta Dusmanta Kumar (1Department of EEE, Birla Institute of Technology, Mesra, Ranchi, India)
資料名： Frontiers in Energy Research (Web)  (Frontiers in Energy Research (Web))
巻： 10  ページ： 851449  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7069A  ISSN： 2296-598X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 炭素中立性を達成するための世界的な協奏的努力は,政府のパトロンジによる再生可能エネルギー源の加速成長に刺激を与える。スマートグリッドは,多くの国で2050年までに炭素中立性のビジョンに応えるために,再生可能エネルギー源を守るのに,マンダートを持っている。太陽エネルギー発生は,太陽光発電(PV)技術のコストの減少傾向だけでなく,この領域における革新の急速なストライドにより,最も実行可能なオプションの1つとして浮上している。しかし,低容量因子による不確実な太陽エネルギー発生に導く不確かな太陽光は,電力系統のレガシー信頼性を維持するための挑戦であった。従来の発電機を分析するために用いられる2状態モデルとは異なり,ランダム放射照度と相関する太陽エネルギー発生のランダム変動を組み込むための多状態モデルを提案した。太陽エネルギーの確率的モデリングを定式化する革新的手法を実装し,負荷確率(LOLP)の損失や期待エネルギー(EENS)のような異なる信頼性指標を評価した。異なる事例研究は,スマートグリッド信頼性と炭素中立性に関する確率的負荷モデルとの相互作用と共に,太陽放射照度不確実性による太陽発電の提案した確率的モデルベースアベイラビリティの有効性を証明した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  エネルギー ,  原価 ,  *信頼性 ,  *不確実性 ,  太陽エネルギー ,  *太陽光 ,  モデル ,  *太陽光発電 ,  事例研究 ,  確率モデル ,  定式化 ,  放射照度 ,  *スマートグリッド ,  *カーボンニュートラル ,  数学モデル

著者キーワード (5件)： 太陽照射の不確実性 ,  Weibull分布 ,  離散確率負荷モデル ,  信頼性 ,  炭素中立性

分類 (3件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

引用文献 (37件)：

• AfzaalM. U., SajjadI. A., AwanA. B., ParachaK. N., KhanM. F. N., BhattiA. R., et al (2020). Probabilistic Generation Model of Solar Irradiance for Grid Connected Photovoltaic Systems Using Weibull Distribution. Sustainability 12 (6), 2241. doi: 10.3390/su12062241
• AkR., LiY.-F., VitelliV., ZioE. (2018). Adequacy Assessment of a Wind-Integrated System Using Neural Network-Based Interval Predictions of Wind Power Generation and Load. Int. J. Electr. Power Energ. Syst. 95 (February), 213-226. doi: 10.1016/j.ijepes.2017.08.012
• AlmaktarM., ElbrekiA. M., ShaabanM. (2021). Revitalizing Operational Reliability of the Electrical Energy System in Libya: Feasibility Analysis of Solar Generation in Local Communities. J. Clean. Prod. 279 (January), 123647. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.123647
• AlrashidiM., AlrashidiM., RahmanS. (2021). Global Solar Radiation Prediction: Application of Novel Hybrid Data-Driven Model. Appl. Soft Comput. 112 (November), 107768. doi: 10.1016/j.asoc.2021.107768
• Environment (2022). U.S. Energy Information Administration (EIA) - U.S. Available at: https://www.eia.gov/environment/emissions/co2_vol_mass.php (Accessed February 3, 2022). doi: 10.1016/j.asoc.2021.107768

タイトルに関連する用語 (5件)： スマートグリッド ,  炭素中立 ,  太陽光発電 ,  不確実性 ,  影響評価