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J-GLOBAL ID：201702210101432545   整理番号：17A0852765

直交試験とサポートベクトルマシン(OT SVM)に基づく風力発電ランプのためのハイブリッド予測法【Powered by NICT】

A Hybrid Forecasting Method for Wind Power Ramp Based on Orthogonal Test and Support Vector Machine (OT-SVM)

著者 (6件)： Liu Yongqian (School of Renewable Energy, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Sun Ying (School of Renewable Energy, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Infield David (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, U.K.) ,  Zhao Yu (School of Renewable Energy, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Han Shuang (School of Renewable Energy, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Yan Jie (School of Renewable Energy, North China Electric Power University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Sustainable Energy  (IEEE Transactions on Sustainable Energy)
巻： 8  号： 2  ページ： 451-457  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2291A  ISSN： 1949-3029  CODEN： ITSEAJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 風力発電浸透率の高い電力系統では,受電ランプは電力系統に深刻な脅威を課す。風力発電ランプのための適切な応答戦略を採用するためには,正確かつタイムリーにそれらを予測することが重要である。電力ランプは様々な要因によって引き起こされるので,それらの発生は不規則な特性を有しており,位置によって変化し,予測における大きな困難をもたらした。この問題を解決するために,直交試験とサポートベクトルマシン(OT SVM)と呼ばれるハイブリッド予測モデルを本論文で開発した,これは直交試験(OT)を組み合わせたサポートベクトルマシン(SVM)であった。OTの理論に基づいて確立し,SVMの最適入力を決定するために適用した因子分析法。OT SVMの有効性を中国の三のウィンドファームで試験した,他の関連法と結果を比較することであった。結果は,提案したOT SVMは異なる入力数と時間分解能をカバーする最高の精度を備えていることを示した。添加では,新しい評価指標平均精度指数を提案し,見逃しランプと偽ランプ,臨界成功指数のための補助指標として用いることができるを検討した。Copyright 2017 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： 因子分析 ,  *直交性 ,  中華人民共和国 ,  *予測技法 ,  臨界 ,  電力 ,  *サポートベクトルマシン ,  ウインドファーム ,  浸透率 ,  予測モデル ,  *風力発電 ,  時間分解能 ,  電力系統 ,  評価指標 ,  受電 ,  モデル

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 試験 ,  サポートベクトルマシン ,  OT ,  SVM ,  風力発電 ,  ランプ ,  予測法