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J-GLOBAL ID：201602289590555612   整理番号：16A1152418

並列フレームワークに基づく短期負荷予測【Powered by NICT】

Short-term load forecasting based on parallel frameworks

著者 (8件)： Liu Jian (State Grid Information & Telecommunication Group Co., Ltd., Beijing, China) ,  Zhao Jiakui (State Grid Information & Telecommunication Group Co., Ltd., Beijing, China) ,  Ouyang Yu (State Grid Anhui Electric Power Company, Hefei, China) ,  Wang Bingxin (State Grid Quanzhou Electric Power Supply Company, Quanzhou, China) ,  Liu Yuxi (State Grid Information & Telecommunication Group Co., Ltd., Beijing, China) ,  Ouyang Hong (State Grid Information & Telecommunication Group Co., Ltd., Beijing, China) ,  Hao Qingli (State Grid Information & Telecommunication Group Co., Ltd., Beijing, China) ,  Lu Yaozong (Xi’an Merit Data Technology Limited Liability Company, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICNC-FSKD  ページ： 1474-1478  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,異なる時期に異なる負荷特性を考慮した短期負荷予測法を提案した。最初に,異なる負荷特性を持ついくつかの日基を得るために電力顧客の96点を持つ日負荷曲線をクラスタ化するために並列K平均アルゴリズムを用いた。各日群では,群の日負荷曲線を用いるランダムベクトル関数リンクネットによる各点の負荷予測モデルを構築した。最後に,動的時間伸縮法による予測日の,歴史上の似通った日を見出し,類似日予測日における顧客の負荷を予測することを含む日群の予測モデルを用いた。経験的研究により,この方法は大規模な顧客の短期負荷予測に適しており,良好な予測精度を持つことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 負荷曲線 ,  予測モデル ,  *負荷予測 ,  クラスタ化 ,  負荷特性 ,  アルゴリズム ,  電力 ,  予測精度 ,  モデル ,  改変
準シソーラス用語： 動的時間伸縮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： フレームワーク ,  短期 ,  負荷予測