k-means法による初期探索点生成手法とDEEPSOを用いたスマートコミュニティ全体最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-032

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Total Optimization of Smart Community by Generation of Initial Searching Points Using k-means Method

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(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: スマートコミュニティ|k-means法|初期探索点生成|DEEPSO

要約(日本語): 現在，再生可能エネルギーや蓄電技術，最新の情報通信技術を活用することで，持続可能かつ環境負荷が少ない地域社会を実現しようとするスマートコミュニティの実証試験が世界中で行われている。著者らは，PSO，DEによるSC全体最適化や，設備特性だけでなく，平日の運用継続性，コスト・負荷特性を考慮した探索領域の削減も提案してきた。SCの全体最適化は大規模最適化問題となるが，このような問題には，適切な初期探索点を与えることと，探索効率の高い最適化手法を用いるという2つの方法が考えられる。本論文では，初期探索点の生成にk-means法を用い，探索効率の高い最適化手法にDEEPSOを用いた方法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 348 Kバイト