論文の概要: Economic Analysis and Optimization of Energy Storage Configuration for Park Power Systems Based on Random Forest and Genetic Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05511v1
- Date: Wed, 07 May 2025 09:33:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.003923
- Title: Economic Analysis and Optimization of Energy Storage Configuration for Park Power Systems Based on Random Forest and Genetic Algorithm
- Title（参考訳）: ランダムフォレストと遺伝的アルゴリズムに基づく公園電力システムのエネルギー貯蔵構成の経済分析と最適化
- Authors: Yanghui Song, Aoqi Li, Lilei Huo,
- Abstract要約: エネルギー貯蔵のない公園の経済性について,ランダム森林モデルを用いて分析した。
50kW/100kWhエネルギー貯蔵システムの構成後の公園の運転をシミュレーションした。
遺伝的アルゴリズムを用いて各公園のエネルギー貯蔵構成を最適化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study aims to analyze the economic performance of various parks under different conditions, particularly focusing on the operational costs and power load balancing before and after the deployment of energy storage systems. Firstly, the economic performance of the parks without energy storage was analyzed using a random forest model. Taking Park A as an example, it was found that the cost had the greatest correlation with electricity purchase, followed by photovoltaic output, indicating that solar and wind power output are key factors affecting economic performance. Subsequently, the operation of the parks after the configuration of a 50kW/100kWh energy storage system was simulated, and the total cost and operation strategy of the energy storage system were calculated. The results showed that after the deployment of energy storage, the amount of wind and solar power curtailment in each park decreased, and the operational costs were reduced. Finally, a genetic algorithm was used to optimize the energy storage configuration of each park. The energy storage operation strategy was optimized through fitness functions, crossover operations, and mutation operations. After optimization, the economic indicators of Parks A, B, and C all improved. The research results indicate that by optimizing energy storage configuration, each park can reduce costs, enhance economic benefits, and achieve sustainable development of the power system.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, エネルギー貯蔵システム導入前後の運用コストと電力負荷分散に着目し, 異なる条件下での各種公園の経済性を明らかにすることである。
まず, エネルギー貯蔵のない公園の経済性について, ランダム森林モデルを用いて分析した。
パークAを例にとると、コストは電力購入と最大の相関関係を示し、続いて太陽光発電と風力発電が経済パフォーマンスに影響を及ぼす重要な要因であることを示唆した。
その後、50kW/100kWhエネルギー貯蔵システムの構成後の公園の運営をシミュレーションし、エネルギー貯蔵システムの総コストと運用戦略を算出した。
その結果、エネルギー貯蔵の展開後、各公園における風力と太陽エネルギーの削減量が減少し、運用コストが削減された。
最後に、各公園のエネルギー貯蔵構成を最適化するために遺伝的アルゴリズムが用いられた。
エネルギー貯蔵操作戦略は、フィットネス機能、クロスオーバー操作、突然変異操作によって最適化された。
最適化後、A、B、Cの経済指標はすべて改善した。
研究結果は、エネルギー貯蔵の最適化により、各公園はコストを削減し、経済的利益を高め、電力システムの持続可能な開発を実現することができることを示唆している。
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