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J-GLOBAL ID：201702281826420566   整理番号：17A0259922

クラスタ分析を導入した光伏出とその信頼性評価への応用【JST・京大機械翻訳】

Photovoltaic Output Modeling by Introducing Clustering Analysis and Its Application in Reliability Evaluation

著者 (3件)： Guo Yifei (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education (Shandong University)) ,  Gao Houlei (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education (Shandong University)) ,  Tian Jia (Weifang Power Supply Company of State Grid Shandong Electric Power Company)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 40  号： 23  ページ： 93-100  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  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： 光起電力システムの出力のモデリングはその容量価値を評価し、計画を行う前提であり、太陽輻射強度のランダム性と変動性はそのモデリングの難点である。クラスタ分析理論を導入し,データマイニングの観点からシステムをモデル化し,含光伏発電システムの信頼性評価に適用した。まず第一に,従来のファジィC平均(FCM)クラスタリングアルゴリズムを改良して,反復初期値に敏感な問題を解決した。第二に,改良FCMアルゴリズムを用いて,歴史的照射データをクラスタ化し,クラスタ数とクラスタ中心を決定し,太陽放射の時系列クラスタリングモデルを確立した。最後に,提案したモデルとモンテカルロシミュレーション(MCS)法に基づき,含光伏発電所の発電システムの信頼性評価法を提案した。IEEE-RTS試験システムの試験結果は,提案したモデルと方法の有効性と効率を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 太陽 ,  曖昧さ ,  クラスタ化 ,  光起電力 ,  *クラスタ ,  データマイニング ,  IEEE ,  モデリング ,  *クラスタ分析 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  クラスタリングアルゴリズム ,  発電システム ,  ランダム性 ,  *信頼性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： solar irradiation ,  photovoltaic generation ,  cluster analysis ,  fuzzy C-means (FCM) algorithm ,  Monte Carlo simulation ,  reliability evaluation

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタ分析 ,  信頼性評価 ,  応用