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J-GLOBAL ID：201602264206863559   整理番号：16A0979904

ウェーブレット解析と統合された学習の光起電力出力パワーの短期予測に基づく【JST・京大機械翻訳】

Short-term Forecasting of the PV Output Power Based on Wavelet Analysis and Ensemble Learning

著者 (6件)： Sun Yonghui (College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University) ,  Fan Lei (College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University) ,  Wei Zhinong (College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University) ,  Li Huijie (ALSTOM GRID Technology Center Co.,Ltd.) ,  Cheung Kwok W (ALSTOM Grid Inc) ,  Sun Guoqiang (College of Energy and Electrical Engineering,Hohai University)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 28  号： 4  ページ： 6-11,30  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2509A  ISSN： 1003-8930  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： スケジューリングの光起電力出力の予測精度の影響がシステム安全性と安定した運転の問題に対して,本論文では,ウェーブレット解析と統合された学習の光起電力に基づく出力パワーの短期予測モデルを確立した。考慮した光起電力出力パワーの変動とランダム性を,データ動向とランダム項に分解解析ウェーブレットを導入し,それぞれそのモデリング。そのうち,傾向項SVMアルゴリズムを用いて,ランダム項BPアルゴリズムを採用して予測処理を行った;再ランダム項の非定常性とBPアルゴリズムの固有の欠点を考慮して,予測精度を向上するため,ランダム項の予測モデルをアンサンブル学習を導入する。大量の試験結果はウェーブレット解析と統合学習に基づく短期予測モデルの予測精度がいくつかの既存のモデルよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スケジューリング ,  *学習 ,  *波束 ,  モデリング ,  *光起電力 ,  予測モデル ,  アルゴリズム ,  *短期予測
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  非定常性 ,  BPアルゴリズム ,  ランダム性 ,  システム安全性 ,  予測精度 ,  *ウェーブレット解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： wavelet analysis ,  ensemble learning ,  BP neural network ,  support vector machine(SVM) ,  short-term forecasting of PV output power

分類 (9件)： 水力発電  (NB03030S) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  気圏環境汚染  (SB03020M) ,  海氷  (DC06050C) ,  光伝導,光起電力  (BM03050J) ,  交通調査  (TB01031B) ,  航海と実務  (TD01020F) ,  電動機  (NB07030U) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェーブレット解析 ,  統合 ,  学習 ,  光起電力 ,  パワー ,  短期予測