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J-GLOBAL ID：201702217876638576   整理番号：17A0023166

多変数入力による間接短期風力発電予測アプローチ【Powered by NICT】

An indirect short-term wind power forecast approach with multi-variable inputs

著者 (5件)： Hong D. Y. (School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Ji T. Y. (School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Zhang L. L. (School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Li M. S. (School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Wu Q. H. (School of Electric Power Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISGT-Asia  ページ： 793-798  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： 短期風力発電予測のための新しいアプローチを提案し,風速を予測し,歴史的データから得られた出力曲線を介して風力発電を予測するために使用した。経験的モード分解(EMD)法の助けを借りて,風速が平均傾向と確率的成分に分解した。,pステップ予測は二成分に対して別々に行った。平均傾向は多項式回帰によって予測されたが,確率的成分の予報は,最小二乗サポートベクトルマシン(LS SVM)モデルで行われている。理想化された決定論的出力曲線を用いる代わりに,多項式フィッティングを用いた歴史的データから得られた出力曲線は,風速と風力発電の間の関係を導出するために提案した。提案した方法の性能を評価するために,中国北部に位置するウィンドファームから得られたデータを用いて実行したシミュレーション研究。結果は,提案した方法は,従来の方法に比べてより正確で安定した予測を提供することを示した。Copyright 2017 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： シミュレーション ,  風速 ,  中国北部 ,  多項式 ,  ウインドファーム ,  *風力発電
準シソーラス用語： 決定論 ,  経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多変数 ,  間接 ,  短期 ,  風力発電 ,  予測