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J-GLOBAL ID：201702250746387654   整理番号：17A0181617

歴史的データの類似性に基づく風力タービンの動的状態予測法【Powered by NICT】

Wind Turbine Dynamic State Prediction Method Based on the Similarity of Historical Data

著者 (4件)： Du Haitao ,  Song Hang ,  Shi Kai ,  Zhu Zhiliang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCID  ページ： 285-290  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,歴史的データの類似性マッチングを用いた風力タービンの動的状態予測手法を提案した。類似性マッチングが大規模多変量時系列(MTS)データのための非効率的なので,著者らは主要な属性を決定し,不適切な属性を除去するためのランダムフォレストに基づく特徴選択法を用いた。,主成分分析を用いて,MTSデータの次元を一次元に減少させることができる。その後,与えられた電流合成属性時系列に最も類似した過去の歴史的データを探索し,風力タービンの予測状態として選択された歴史的データのデータを用いた。理論解析と実験結果は,提案した方法はロバストであり,有効であることを示す。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： ロバスト性 ,  一次元 ,  *風車 ,  電流 ,  *予測技法 ,  特徴選択 ,  マッチング ,  主成分分析 ,  *類似性
準シソーラス用語： 理論解析 ,  ランダムフォレスト ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 歴史 ,  類似性 ,  風力タービン ,  状態予測