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J-GLOBAL ID：201602276963212343   整理番号：16A1120435

MCに基づく風力発電所のパラメータ予測モデルの誤差補正【JST・京大機械翻訳】

Error correction of parameter forecasting model of wind farm based on Markov Chain

著者 (3件)： Gao Shujie (College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology) ,  Tian Jianyan (College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology) ,  Wang Fang (College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 42  号： 7  ページ： 114-118  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  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： 風速のランダム性と間欠性などの特徴により、現在風力発電所のパラメータ予測モデルに大きな予測誤差が存在するため、MARKOV連鎖法(MC)を用いてモデルの予測誤差を修正することを提案した。パラメータの実際の値とモデルの予測値の間の誤差系列をそれぞれ得て,ファジィC-平均クラスタリングアルゴリズムを用いて状態を分割した。MC状態遷移確率行列を各誤差状態に従って計算し,モデル予測誤差補正値を計算し,最終的に精度の高い予測値を得た。一般化回帰神経回路網(GRNN)モデル,T-SファジィニューラルネットワークモデルおよびELMANニューラルネットワークモデルの予測誤差を,MC方法によって修正し,そして,3つのモデルを,3つのモデルによって予測した。各予測モデルの誤差に対するMCの修正効果を解析した。シミュレーション結果により,提案方法は,風速予測精度を効果的に改善することができ,そして,予測モデルの誤差補正のための効果的実用的方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  *パラメータ推定 ,  間欠性 ,  *誤り訂正 ,  神経回路網 ,  予測誤差 ,  確率行列 ,  風速 ,  *風力発電所 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 風速予測 ,  神経回路網モデル ,  クラスタリングアルゴリズム ,  予測値 ,  ランダム性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： error correction ,  Markov Chain ,  forecasting models ,  wind speed forecasting

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： MC ,  風力発電所 ,  パラメータ ,  予測モデル ,  誤差補正