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J-GLOBAL ID：201702276598025683   整理番号：17A0067624

風力発電の確率的区間の多目的最適化予測法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Intelligent Multi-Objective Optimized Method for Wind Power Prediction Intervals

著者 (4件)： Chen Jie (Institution of Electrical Automation, Jiangnan University) ,  Shen Yanxia (Institution of Electrical Automation, Jiangnan University) ,  Lu Xin (Institution of Electrical Automation, Jiangnan University) ,  Ji Zhicheng (Institution of Electrical Automation, Jiangnan University)
資料名： Dianwang Jishu  (Dianwang Jishu)
巻： 40  号： 8  ページ： 2281-2287  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2514A  ISSN： 1000-3673  CODEN： DIJIES  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： 風力発電所の間欠性と不確実性は大規模風力発電所に挑戦をもたらし,風力発電所の電力の単一点予測は送電網の安全で安定した運転の要求を満たすことができない。本論文では,ウェーブレットニューラルネットワークに基づく風力発電区間の多目的最適化モデルを提案し,基本的多目的人工ハチコロニーアルゴリズムの確率選択と制約削減戦略を改良した。ウェーブレットニューラルネットワークの伸縮因子,移動係数および重みを最適化することによって,区間予測単一目的最適化モデルにおけるペナルティ係数の非合理的選択問題を解決し,風力発電区間の予測信頼性を改善した。単一目的最適化法と従来の多目的最適化法による区間予測指標の比較結果により,提案した多目的最適化モデルが風力発電区間の予測に対してより優れた性能を持ち,電力網のスケジューリングに対する意思決定の基礎を提供することを示した。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 ,  意思決定 ,  *最適化 ,  不確実性 ,  電力 ,  風力発電所 ,  送電系統 ,  *風力発電 ,  スケジューリング ,  制約条件 ,  間欠性 ,  選択問題
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： wind power ,  wavelet neural network ,  prediction intervals ,  multi-objective artificial bee colony algorithm ,  artificial intelligence

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風力発電 ,  確率 ,  多目的最適化 ,  予測法 ,  提案