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エネルギー供給の最適化

エネルギー グリッドでは、エネルギー消費者は変電所、蓄電池、風車やソーラーパネル、マイクロタービン、需要反応ビッドなどのエネルギーの供給、取引、備蓄のためのさまざまなタイプのコンポーネントと関わり、それぞれの需要を満たしながら、エネルギー確保のコストを最小限に抑えます。そのためにグリッドの事業者は、さまざまなタイプのリソースを要請するコストとその容量や物理的特長を前提に、各リソース タイプで一定期間にどの程度のエネルギーを確保すべきかを決定する必要があります。

このソリューションは Cortana Intelligence Suite と外部のオープンソース ツールを基盤に構築されており、さまざまなタイプのエネルギー リソースから最適なエネルギー ユニットを確保できるよう計算します。このソリューションでは、外部ツールに対応し、並列化された数字上の最適化に関する問題を Azure Virtual Machines の Azure Batch を介して解決する Cortana Intelligence Suite の機能を示します。

エネルギー供給の最適化エネルギー グリッドでは、エネルギー消費者は変電所、蓄電池、風車やソーラーパネル、マイクロタービン、需要反応ビッドなどのエネルギーの供給、取引、備蓄のためのさまざまなタイプのコンポーネントと関わり、それぞれの需要を満たしながら、エネルギー確保のコストを最小限に抑えます。そのためにグリッドの事業者は、さまざまなタイプのリソースを要請するコストとその容量や物理的特長を前提に、各リソース タイプで一定期間にどの程度のエネルギーを確保すべきかを決定する必要があります。

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©2017 Microsoft Corporation.All rights reserved.本情報は "現状のまま" 提供され、通知なく変更されることがあります。Microsoft はここで提供される情報に関し、明示または暗示にかかわらず、いかなる保証も行わないものとします。ソリューションの生成にはサード パーティのデータが使用されています。お客様には他者の権利を尊重する責任があり、それには、類似のデータセットを作成するための関連ライセンスの購入や、そうした関連ライセンスへの準拠が含まれます。

エネルギー供給の最適化エネルギー グリッドでは、エネルギー消費者は変電所、蓄電池、風車やソーラーパネル、マイクロタービン、需要反応ビッドなどのエネルギーの供給、取引、備蓄のためのさまざまなタイプのコンポーネントと関わり、それぞれの需要を満たしながら、エネルギー確保のコストを最小限に抑えます。そのためにグリッドの事業者は、さまざまなタイプのリソースを要請するコストとその容量や物理的特長を前提に、各リソース タイプで一定期間にどの程度のエネルギーを確保すべきかを決定する必要があります。

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