エネルギープラントのオンライン最適運用計画に対する並列複数集団型DEEPSOの適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST17060

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2017/11/10

タイトル(英語): Parallel Multi-population Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization for On-line Optimal Operational Planning of Energy Plants

著者名: 西村 典大(明治大学),福山 良和(明治大学),松井 哲郎(富士電機株式会社)

著者名(英語): Norihiro Nishimura(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Tetsuro Matsui(Fuji Electric)

キーワード: 複数集団|ディファレンシャルエボルーショナリーパーティクルスワームオプティミゼイション|ディペンダビリティ|エネルギーマネジメントシステム|エネルギープラント最適運用計画|並列分散処理|Multi-population|Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization|Dependability|Energy Management System|Optimal Operational Planning of Energy Plant|Parallel and Distributed Processing

要約(日本語): エネルギープラントのオンライン最適運用計画に対して並列複数集団型DEEPSOを適用し、計算時間が従来のDEEPSOと比較し約4.3倍の高速化、計算結果の一部が分散処理から戻ってこない場合でも適切な解の品質を保つことができることを確認した。

要約(英語): This paper presents parallel multi-populationdifferential evolutionary particle swarm optimization (DEEPSO) for on-line optimal operational planning of energy plants. Using the proposed parallel multi-population DEEPSO based method, it is observed that calculation time becomes about 4.3 times faster than the conventional sequential DEEPSO, and appropriate solution quality can be kept even if some of the calculation results cannot be returned from distributed processes.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,280 Kバイト