| *商品について |
|
表紙はついていません（本文のみ中綴じ製本です）。
号単位でも購入できます。
すべてモノクロ印刷です。
Extended Summaryはついていません。
|
 |
| ・会員価格 ¥550 |
| ・一般価格 ¥770 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
|
| ■ページ数 |
8ページ |
■発行日
|
2019/05/01 |
| ■タイトル |
エネルギープラントの最適運用計画に対する複数集団型改良BSODEによるディペンダブルな方式の提案 |
| ■タイトル(英語) |
Dependable Multi-population Improved Brain Storm Optimization with Differential Evolution for Optimal Operational Planning of Energy Plants |
| ■著者名 |
新井 馨（明治大学総合数理学部ネットワークデザイン学科），福山 良和（明治大学総合数理学部ネットワークデザイン学科），飯坂 達也（富士電機（株）技術開発本部 先端技術研究所 システム技術開発センター 高度アルゴリズム研究部），松井 哲郎（富士電機（株）技術開発本部 先端技術研究所 システム技術開発センター 高度アルゴリズム研究部） |
| ■著者名(英語) |
Kiyo Arai (Department of Network Design, School of Interdisciplinary Mathematical Science, Meiji University), Yoshikazu Fukuyama (Department of Network Design, School of Interdisciplinary Mathematical Science, Meiji University), Tatsuya Iizaka (Advanced Algorithm Research Dept., System Technology Research Center, Advanced Technology Laboratory, Corporate R&D Headquarters, Fuji Electric Co, Ltd.), Tetsuro Matsui (Advanced Algorithm Research Dept., System Technology Research Center, Advanced Technology Laboratory, Corporate R&D Headquarters, Fuji Electric Co, Ltd.) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【B】電力・エネルギー部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.139 No.5 （2019） 特集：雷・熱プラズマ・アーク技術の最新動向
|
| ■本誌掲載ページ |
330-337ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/139/5/139_330/_article/-char/ja/
|
| ■キーワード |
エネルギープラント最適運用，混合整数非線形計画問題，進化計算，ディペンダビリティ，複数集団，差分進化を用いたブレインストームオプティミゼーション optimal operational planning of energy plant，mixed-integer nonlinear programming problem，evolutionary computation，dependability，multi-population，brain storm optimization with differ |
| ■要約(日本語) |
|
| ■要約(英語) |
This paper proposes dependable Multi-population Improved Brain Storm Optimization with Differential Evolution (MP-IBSODE) for optimal operational planning of energy plants. The problem can be formulated as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem and various evolutionary computation techniques such as particle swarm optimization (PSO), differential evolutionary PSO (DEEPSO), multi-population DEEPSO (MP-DEEPSO), and brain storm optimization (BSO) have been applied so far. When optimal operational planning of numbers of energy plants are calculated simultaneously in a data center, a challenge is to generate optimal operational planning as rapidly as possible considering control intervals and numbers of treated plants. One of the solutions for the challenge is speeding up by parallel and distributed computing. It utilizes numbers of processes and countermeasures for various faults of the distributed processes should be considered. Moreover, successive calculation at every control interval is required for keeping customer services. Therefore, sustainable (dependable) calculation keeping appropriate solution quality are required even if some of the calculation results cannot be returned from distributed processes. It is verified that total energy cost by the proposed dependable MP-IBSODE based method is lower than those by the compared methods, and higher quality of solutions can be kept even with high fault probabilities. |
| ■版 型 |
A4 |
|
|
|
