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J-GLOBAL ID：200902276638943937   整理番号：09A0223140

ウインドファーム出力の短期予測 データマイニング手法

Short-Term Prediction of Wind Farm Power: A Data Mining Approach

著者 (3件)： KUSIAK Andrew (Univ. Iowa, IA, USA) ,  ZHENG Haiyang (Univ. Iowa, IA, USA) ,  SONG Zhe (Univ. Iowa, IA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Energy Conversion  (IEEE Transactions on Energy Conversion)
巻： 24  号： 1  ページ： 125-136  発行年： 2009年03月 
JST資料番号： D0179C  ISSN： 0885-8969  CODEN： ITCNE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ウインドファームの将来の出力を10分から時間単位の種々の時間スケールで予測する時系列モデルをデータマイニング手法を用いて構築した。種々のウインドファームのデータを基に,5種類のデータマイニングアルゴリズムをテストし,そのうちの2種類が優れていることを把握した。サポートベクタマシン形回帰アルゴリズムは10分ないし1時間先の出力予測に適しており,1時間から4時間先の長期予測には,多層パーセプトロンアルゴリズムが高い精度を与える。このため,推定時間ステップ毎に最適のアルゴリズムを適用する必要がある。風速はそれまでのデータを用いてかなり正確に予測することができるが,この予測曲線に電力特性を当てはめた電力予測では,精度は低い。

シソーラス用語： *ウインドファーム ,  *風力発電 ,  出力 ,  予測技法 ,  データマイニング ,  時間依存性 ,  経時変化 ,  アルゴリズム ,  解析モデル
準シソーラス用語： 時系列予測

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウインドファーム ,  短期予測 ,  データマイニング ,  手法