文献

J-GLOBAL ID：201702268303375389   整理番号：17A0372597

直接垂直放射照度の短期確率予報【Powered by NICT】

Short-term probabilistic forecasts for Direct Normal Irradiance

著者 (2件)： Chu Yinghao (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Jacobs School of Engineering Center of Excellence in Renewable Resource Integration and Center for Energy Research University of California, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093, USA) ,  Coimbra Carlos F.M. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Jacobs School of Engineering Center of Excellence in Renewable Resource Integration and Center for Energy Research University of California, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093, USA)
資料名： Renewable Energy  (Renewable Energy)
巻： 101  ページ： 526-536  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0124C  ISSN： 0960-1481  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： k最近傍(kNN)アンサンブルモデルは時間内直接垂直放射照度(DNI)のための確率密度関数(PDF)予報を生成するために開発した。,外因性特徴入力として拡散放射照度測定と雲被覆情報を用いた,この確率的予測モデルは,異なる気象条件に対する任意のPDF予測を提供する。提案したモデルは,異なる気候(陸域,沿岸と島)によって特性化異なる場所からのデータを用いて定量的に評価した。予測の性能を,予測区間カバレッジ確率(PICP),予測区間正規化平均幅(PINAW),Brierスキルスコア(BSS),および連続的に階級分けした確率スコア(CRPS),及びその他の標準誤差計量のようなメトリックスを用いて定量化した。持続性アンサンブル確率予報モデルとGauss確率的予測モデルを提案したkNNアンサンブルモデルの性能をベンチマークするために採用した。結果は,予測期間である5分より大きい場合には提案したモデルは,全ての場所の全ての評価メトリックスの観点において両規範モデルより性能が優れていることを示した。添加では,提案したモデルは,DNIランプを予測するのに優れた性能を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *照度 ,  気象条件 ,  *放射照度 ,  キャラクタリゼーション ,  ベンチマーク ,  正規化 ,  気候 ,  *確率予報 ,  規範モデル ,  確率密度関数 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 持続性 ,  メトリックス ,  スコア ,  Brierスキルスコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 太陽予測 ,  K最近傍 ,  確率的予測 ,  直接垂直放射照度 ,  アンサンブル予測

分類 (1件)： 放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 垂直 ,  放射照度 ,  短期 ,  確率予報