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建物のバッテリーシステムを効率的にスケジューリングし、電気負荷の不確実性下でコストを削減するための新しい動的マルコフ決定プロセスモデルの開発。
Tiivistelmä
本研究では、電気負荷の不確実性下でコストを削減するために、建物のバッテリーシステムを効率的にスケジューリングするための新しい動的マルコフ決定プロセス(MDP)モデルを開発しています。
- 負荷の不確実性を考慮するために、フーリエ回帰を用いて負荷の確率分布を推定し、マルコフ連鎖のための遷移確率行列を計算しました。
- 提案のMDPモデルは、約100万の意思決定変数と制約条件を持つ大規模な最適化問題として定式化されています。この複雑さに対処するため、問題をリニアプログラムとして定式化し、商用ソルバーを使用して解いています。
- MDPモデルの性能は、需要ピークカットを含む様々な価格政策のシナリオで評価されています。
- 1年分の実績需要データを用いてMDPモデルを検証した結果、価格政策によってMDPの適応性能は30%から99%まで大きく変動することが示されました。
Tilastot
建物の年間最大電力需要は340 kWh
バッテリー容量は500 kWh
バッテリーの充放電効率は0.92
Lainaukset
"建物のバッテリーシステムを効率的にスケジューリングし、電気負荷の不確実性下でコストを削減するための新しい動的マルコフ決定プロセスモデルの開発。"
"MDPの適応性能は価格政策によって30%から99%まで大きく変動する。"