文献

J-GLOBAL ID：201702250415646786   整理番号：17A0145074

グレイ理論およびニューラルネットワークに基づく太陽光発電所の出力電力のモデル【Powered by NICT】

Model of Output Power of Photovoltaic Station Based on Grey Theory and Neural Network

著者 (3件)： Feng Wenxuan ,  Wang Tong ,  Tong Huan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSCSE  ページ： 371-374  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： エネルギー危機と環境汚染の出現により,大規模太陽光発電システムが広く適用されてきた。しかし,太陽光発電システムの出力は,不確実性の特性を有している。日射量は一定ではなく,太陽光発電(PV)システムの出力は天候条件によって影響される。できるだけ正確なPVシステムの出力を予測するためには,日射推定の方法を必要とする。本論文では,この技術は毎月の日射を考察し,計算機シミュレーションによる日射を予測するためのグレイシステム理論と神経回路網を用いることの妥当性を確認した。本論文で用いた方法は複雑な計算と数学モデルの代わりに気象データに関与している。結果は,提案した予測モデルはPVシステム出力を予測する効率的かつ正確に示したが,予測の速度も速く,は,工学的応用に潜在的価値を持っている。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： 環境汚染 ,  予測モデル ,  *太陽光発電 ,  神経回路網 ,  日射 ,  不確実性 ,  計算機シミュレーション ,  エネルギー危機 ,  気象データ ,  日射量 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： グレイシステム理論 ,  天候 ,  太陽光発電システム ,  *出力電力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (6件)： グレイ ,  理論 ,  ニューラルネットワーク ,  太陽光発電所 ,  出力電力 ,  モデル