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J-GLOBAL ID：201702249061634579   整理番号：17A0410007

地上風ステーションによる風力発電と小規模応用のための地形フィードフォワード神経回路網(T FFNN)モデル【Powered by NICT】

Wind power generation via ground wind station and topographical feedforward neural network (T-FFNN) model for small-scale applications

著者 (6件)： Lawan S.M. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS), 94300 Kota Samarahan, Sarawak, Malaysia) ,  Lawan S.M. (Department of Electrical Engineering, Kano University of Science and Technology, Wudil, Nigeria) ,  Abidin W.A.W.Z. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS), 94300 Kota Samarahan, Sarawak, Malaysia) ,  Masri T. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS), 94300 Kota Samarahan, Sarawak, Malaysia) ,  Chai W.Y. (Department of Computing and Software Engineering, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS), 94300 Kota Samarahan, Sarawak, Malaysia) ,  Baharun A. (Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Malaysia Sarawak (UNIMAS), 94300 Kota Samarahan, Sarawak, Malaysia)
資料名： Journal of Cleaner Production  (Journal of Cleaner Production)
巻： 143  ページ： 1246-1259  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0750A  ISSN： 0959-6526  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,地上局と予測モデルに基づくマレーシア,サラワクにおけるハーベスティング風力エネルギーの可能性を示した。風速測定が行われているない地形フィードフォワードニューラルネットワーク(T FFNN)地域の風速を予測するための代替として提案した。モデルは,入力として九気象,地理的及び地形パラメータを持つ月風を出力変数として高速化した。モデルの適合性は平均絶対百分率誤差(MAPE)に基づいて評価した。予測間で3.4%と相関Rの最低MAPEおよび地上局風速0.91の最も効果的なネットワーク設計が得られた。10 40mの高さでの風速の特性を示した。風速分布のために,広く適用されているWeibullおよびRayleighモデルに加えて,ガンマ,Erlangおよび対数正規が含まれている。ガンマ及びWeibullは三適合度(GOF)に基づく他より性能が優れていることが分かった。風力エネルギーポテンシャルの評価を測定し,予測された風速データを用いて行った。結果は,風力密度はクラス1(P D≦100 W/m~2)内に落ちることを示した。検討地域における年間エネルギー出力(AEO)の性能を調べるマイクロ座位からの最終結果を提示した。結果はAEOは高度によって異なることを示した。調べた全ての地域では,AEO値は約5800 13 622kWh/年であった。これらの結果は,小規模目的のための風力エネルギーを使用することの可能性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 気象 ,  地球局 ,  適応性 ,  風力エネルギー ,  *小規模 ,  予測モデル ,  風速 ,  *フィードフォワード ,  *風力 ,  *風 ,  マレーシア ,  *地表風 ,  *神経回路網 ,  高速化 ,  *風力発電

著者キーワード (5件)： 風力エネルギーと再生可能エネルギー ,  ニューラルネットワーク ,  サラワク ,  ミリ ,  電力密度

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (9件)： 地上風 ,  ステーション ,  風力発電 ,  小規模 ,  応用 ,  地形 ,  フィードフォワード ,  神経回路網 ,  モデル