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J-GLOBAL ID：201702264631000175   整理番号：17A0116386

ノンパラメトリックカーネル密度推定に基づく風力発電変動確率密度を記述するモデル化法に関する研究【Powered by NICT】

Research on modeling method describing wind power fluctuation probability density based on nonparametric kernel density estimation

著者 (5件)： Chen Daojun (Hunan Electric Power Corporation Research, Institute of State Grid Company, Changsha, China) ,  Guo Hu (Hunan Electric Power Corporation Research, Institute of State Grid Company, Changsha, China) ,  Zuo Jian (Hunan Electric Power Corporation Research, Institute of State Grid Company, Changsha, China) ,  Wang Xuan (Hubei Provincial Collaborative Innovation, Center for New Energy Micro-grid, China Three Gorges University, Yichang, China) ,  Zhang Lei (Hunan Electric Boiler and Pressure Vessel, Inspection Center Co. Ltd., Changsha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSAI  ページ： 178-187  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： 風力発電変動確率密度のモデル化方法に関する研究は,風力統合と運用にとって非常に重要である。本稿ではノンパラメトリックカーネル密度推定に基づく風力発電変動確率密度のために提案した新しいモデリング法。最初に,ウェーブレット分解を用いて,ノンパラメトリックカーネル密度推定に基づくモデルを構築するために風力発電の変動成分を抽出することである。モデリングプロセスは帯域幅の最適化を含んでいる。適合試験の良さにより制約された帯域幅の最適化モデルを構築した。最後に,拘束された序数最適化を用いてモデルを解いた。シミュレーション結果はノンパラメトリックカーネル密度推定によって構築されたモデルはサンプルデータ,このモデル化法で測定したより高い精度とより一般的な適用性を有する特徴であることを示した。さらに,ノンパラメトリックカーネル密度推定のための本論文で提案した,改善された戦略は,モデリング精度と計算効率を大幅に改善した。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： *確率密度 ,  帯域幅 ,  *ノンパラメトリック法 ,  *モデリング ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *風力 ,  *風力発電 ,  適応性
準シソーラス用語： 計算効率 ,  序数最適化 ,  最適化モデル ,  コンフォーマンス試験 ,  ウェーブレット分解 ,  *カーネル推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： ノンパラメトリック ,  カーネル密度推定 ,  風力発電 ,  確率密度 ,  記述 ,  モデル化 ,  研究