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J-GLOBAL ID：201202232094331787   整理番号：12A1036936

過去データなしでの風力予測

Wind Power Forecasting in the Absence of Historical Data

著者 (4件)： TOGELOU Alexia (National Technical Univ. Athens, Zografou, GRC) ,  TOGELOU Alexia (Univ. Edinburgh, Edinburgh, GBR) ,  SIDERATOS George (National Technical Univ. Athens, Zografou, GRC) ,  HATZIARGYRIOU Nikos D. (National Technical Univ. Athens, Zografou, GRC)
資料名： IEEE Transactions on Sustainable Energy  (IEEE Transactions on Sustainable Energy)
巻： 3  号： 3  ページ： 416-421  発行年： 2012年07月 
JST資料番号： W2291A  ISSN： 1949-3029  CODEN： ITSEAJ  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： 風力発電においては,風力の予測は不可欠であるが,統計的モデルを用いた一般的な風力予測法では,過去の風力実績データが得られることが必須条件となる。本論では,設置初期のウインドファームの運用に適用可能な過去データを用いない自己適応型風力予測ツールを考案した。本手法は,シーケンシャル放射基底関数(RBFNN)ニューラルネットワークを用いて学習を行うアルゴリズムで,短期予測に対しては,数値風力予測(NWP)に基く風力予測モデルより正確な結果が得られることを実際のウインドファームへの適用例により実証した。

シソーラス用語： 気象データ ,  *風力 ,  予測技法 ,  *風力発電 ,  動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  精度 ,  ウインドファーム

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 風力 ,  予測