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J-GLOBAL ID：201702229048038911   整理番号：17A0062724

情報物理融合エネルギーシステム向けの大規模風力発電の確率的特性解析モデルとアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Estimation and Characteristic Analysis of Large-scale Wind Farm Generation in Cyber Physical Energy System

著者 (5件)： Wu Jiang (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Networks Security (Xi’an Jiaotong University)) ,  Jin Jingxin (Inner Mongolia Hydro and Power Design Institute) ,  Guan Xiaohong (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Networks Security (Xi’an Jiaotong University)) ,  Xie Dong (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Networks Security (Xi’an Jiaotong University)) ,  Lu Chunming (North United Power Company Xing’an Thermal Power Corporation)
資料名： Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao  (Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao)
巻： 36  号： 15  ページ： 4055-4063  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2285A  ISSN： 0258-8013  CODEN： ZDGXER  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： 風力発電容量の急激な増加とともに,風力発電所の高不確実性と間欠性特性の正確な推定と実時間解析は,風力タービンのための緊急に解決する必要がある。本論文は,情報物理融合システムをサポートとして,マルチソース情報感知と融合の特性を利用して,確率的BURGERS方程式に基づいて,風力タービンの動特性と風力発電プロセスを記述する確率的システムモデルを確立した。粒子フィルタアルゴリズムを用いて,大規模風力発電の電力変動のための事前Τステップ推定とランダム特性解析を実現した。最後に,提案したアルゴリズムの有効性を30の風力発電所の風力発電所の事例によって説明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風力発電所 ,  風車 ,  *風力発電 ,  *性能分析 ,  不確実性 ,  システムモデル ,  *解析モデル ,  間欠性 ,  *アルゴリズム ,  時間分析 ,  *エネルギーシステム ,  電力変動
準シソーラス用語： 粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： cyber physical system ,  wind energy ,  stochastic dynamic system ,  particle filter

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (9件)： 物理 ,  融合 ,  エネルギーシステム ,  大規模 ,  風力発電 ,  確率 ,  特性解析 ,  モデル ,  アルゴリズム