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J-GLOBAL ID：201602235199169169   整理番号：16A1286081

PV生産データの汚染率を抽出するためのスケーラブルな方法【Powered by NICT】

A scalable method for extracting soiling rates from PV production data

著者 (4件)： Deceglie Michael G. (National Renewable Energy Laboratory, Golden, Colorado, 80401, United States) ,  Muller Matthew (National Renewable Energy Laboratory, Golden, Colorado, 80401, United States) ,  Defreitas Zoe (SunPower Corporation, San Jose, California, 95134, United States) ,  Kurtz Sarah (National Renewable Energy Laboratory, Golden, Colorado, 80401, United States)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PVSC  ページ： 2061-2065  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： エネルギー収率は,粉塵,汚れ,汚染の他の型の蓄積に影響される速度を抽出するために太陽光発電システムからの時系列生産データを解析するための方法を提示した。は一般的な方法,乾燥期間のエネルギー生産の変化を考慮したに基づいたアプローチを提案した。ここで述べた方法は考慮した各サイトから汚れ間隔の統計的試料を考慮し,これらの間隔から斜面抽出のためのロバストなTheil-Sen推定量を利用することによりこれらの方法に基づいている。法は最小パラメータ化またはデータフィルタリングを必要とする多くの部位への直接的な適用を可能にする。さらに,サイト間の統計的信頼区間と比較を可能にした。Copyright 2016 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： 推定量 ,  パラメタリゼーション ,  ロバスト性 ,  *信頼区間
準シソーラス用語： 太陽光発電システム ,  粉塵 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E) ,  音響変換器,その他の機器  (BB03060N)

タイトルに関連する用語 (2件)： PV ,  汚染