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J-GLOBAL ID：201702216385443411   整理番号：17A0062813

最小情報損失総合短期負荷予測(二):アルゴリズムと例【JST・京大機械翻訳】

Minimization of Information Loss Based Hybrid Short-term Load Forecasting, Part II: Algorithm and Case Study

著者 (6件)： Sun Hongbin (State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments (Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University)) ,  Chen Jia (State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments (Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University)) ,  Jiang Xiyuan (State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments (Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University)) ,  Zan Xin (State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments (Dept. of Electrical Engineering, Tsinghua University)) ,  Zhao Junyi (State Grid Shanxi Electric Power Company Electric Power Control Center) ,  Zhang Junliu (State Grid Shanxi Electric Power Company Electric Power Control Center)
資料名： Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao  (Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao)
巻： 36  号： 18  ページ： 4801-4807  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2285A  ISSN： 0258-8013  CODEN： ZDGXER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,情報理論を導入して,電力システムの負荷予測と再生可能エネルギー出力予測を分析し,それを情報意思決定プロセスとして記述した。短期負荷予測における最小情報損失(MIL)の総合的モデルを提案し,歴史的負荷と予測誤差の分布を利用して,情報損失の最小原理の下で最も可能性のある負荷値を解決した。MIL分布モデルにおける確率分布の推定問題を解決するために,本論文は,正規分布パラメータ推定とPARZEN窓推定の2つの異なった方法を適用して,それぞれのアルゴリズムと実用化方式を提示した。実際の風力発電データと実際の風力発電所の力データを用いて,このモデルの予測結果に及ぼすMILモデルの構造とパラメータの影響を研究し,従来の包括的モデルと比較して,新しいモデルの優位性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力系統 ,  風力発電所 ,  予測誤差 ,  *アルゴリズム ,  正規分布 ,  再生エネルギー ,  パラメータ推定 ,  情報理論 ,  風力発電 ,  *負荷予測 ,  確率分布
準シソーラス用語： 分布モデル ,  出力予測 ,  *データ損失 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： short-term load forecasting ,  hybrid model ,  information theory ,  minimum information loss

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報損失 ,  総合 ,  短期 ,  負荷予測 ,  アルゴリズム