Sequence-Based Deterministic InitializationとK- Means法によるスマートコミュニティ全体最適化の初期探索点生成方法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: 23

グループ名: 【B】平成29年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2017/09/05

タイトル(英語): Initial Searching Points Generation for Total Optimization of Smart Community Using Sequence-Based Deterministic Initialization and K- Means Algorithm

著者名: 佐藤 繭子(明治大学),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Mayuko Sato|Yoshikazu Fukuyama

キーワード: シークエンスベーストデターミニスティックイニシャライゼーション|k-means法|ディファレンシャルエボリューショナリーパーティクルスワムオプティマイゼーション|スマートコミュニティ|全体最適化,Sequence-Based Deterministic Initialization,k-means,Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization,smart community,total optimization

要約(日本語): 本論文では，Sequence-based deterministic initializationとk-means法によるSC全体最適化の初期探索点生成方法を提案する。この提案法では，より良い解を得るため，事前シミュレーションでより良い結果が得られた手法のDifferential Evolutionary Particle Swarm Optimizationを用いる。また，富山市と同程度の都市を対象とした。乱数のみで初期探索点を生成した場合と，提案法による初期探索点生成手法を用いた最適化結果を比較すると，スマートコミュニティ大規模最適化では，提案法により，コストの最小化，実電力負荷のピークシフト，CO2排出量最小化という観点でみると，より効率的な設備の動作を出力でき，解の質の向上が確認できた。

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