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J-GLOBAL ID：201702255475498954   整理番号：17A0302360

主成分分析と遺伝的最適化BPニューラルネットワークに基づく光起電力出力短期予測【JST・京大機械翻訳】

Short term forecasting of photovoltaic output power based on principal component analysis and genetic optimization of BP neural network

著者 (5件)： Xu Tongyu (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University) ,  Ma Yiming (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University) ,  Cao Yingli (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University) ,  Tang Rui (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University) ,  Chen Junjie (College of Information and Electrical Engineering, Shenyang Agricultural University)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 44  号： 22  ページ： 90-95  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  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： 光起電力システムの出力変動の間欠性と間欠性を考慮して,主成分分析(PCA)と遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくBPニューラルネットワークの短期電力予測法を提案した。歴史的パワーデータとリアルタイム気象因子を用いて,出力パワーを直接予測し,主成分分析法を用いて,いくつかのオリジナル変数を少数の独立変数に縮小し,ニューラルネットワークの入力とした。同時に,遺伝的アルゴリズムの大域的探索特性を用いて,解空間におけるより良い空間を位置決めし,BPの初期重み閾値を最適化し,従来のBPニューラルネットワークが局所極小点に陥りやすく,収束速度が遅いという問題を克服した。提案したアルゴリズムとモデルの有効性を,異なる予測モデルを比較することによって検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *ニューラルネットワーク ,  間欠性 ,  アルゴリズム ,  *光起電力 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *主成分分析 ,  予測モデル ,  *短期予測 ,  *最適化 ,  *電力 ,  独立変数 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  *遺伝的最適化 ,  進化的計算 ,  モデル ,  *改変
準シソーラス用語： 出力変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： principal component analysis ,  genetic algorithm ,  power forecasting ,  BP neural network ,  photovoltaic system

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 主成分分析 ,  遺伝的最適化 ,  BPニューラルネットワーク ,  光起電力 ,  短期予測