Global-best Brain Storm Optimizationによるエネルギープラント最適運用計画

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18128

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: 2018/11/06

タイトル(英語): Optimal Operational Planning of Energy Plants by Global-best Brain Storm Optimization

著者名: 新井 馨(明治大学),福山 良和(明治大学),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Kiyo Arai(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui(Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: エネルギープラント|混合整数非線形計画問題|進化計算|グローバルベストブレインストームオプティミゼーション|energy plant|mixed-integer nonlinear optimization problem|evolutionary computation|global-best brain storm optimization

要約(日本語): 本論文ではMINLPとなるエネルギープラント最適運用計画問題に対し，エネルギーコストの削減を目的として，global-best brain storm optimization（GBSO）を用いた方法を提案する。従来手法であるDEEPSOとオリジナルのBSOをベースとした手法と提案法であるGBSOを比較し，GBSOを用いた提案法により，エネルギーコストの削減が確認できた。

要約(英語): This paper proposes optimal operation planning of energy plants formulated as a mixed-integer nonlinear optimization programing problem by global-best brain storm optimization to improvement of solution quality. The proposed method is compared with the conventional DEEPSO and BSO based methods. It is verified that total enegy cost by the proposed method is lower than those by all the comparative methods for a typical energy plant.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,307 Kバイト