文献

J-GLOBAL ID：201402271762311319   整理番号：14A0792948

粒子群最適化されたFIRフィルタの集合を用いた短時間の風の予測

Short-term Wind Prediction Using an Ensemble of Particle Swarm Optimised FIR Filters

著者 (2件)： DOWELL J (Univ. Strathclyde, Glasgow) ,  WEISS S (Univ. Strathclyde, Glasgow)
資料名： IET Conference Publications  (IET Conference Publications)
巻： 619  ページ： 150-154  発行年： 2013年 
JST資料番号： B0665A  ISSN： 0537-9989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 短時間の風力予測はエネルギ業者やパワーシステム運営者にとって極めて重要である。本論文ではPSO(粒子群最適化)アルゴリズムにより最適化されたFIR(有限インパルス応答)フィルタの集合を用いて短時間の風の予測を行った。PSOアルゴリズムは効率的でデータの収束性が良く,非定常な風の信号を追跡するのに適している事が証明できた。今回の実験は,一時間の平均風速と方向を1時間先まで予測するものであった。英国の周辺13か所で実施し,異なった場所間の空間的相関に関して有用なデータが得られた。かってLMS(最小平均二乗)とWienerフィルタを用いた方法は,多くのサイトからの情報を空間的相関を利用して同時に処理するように拡張されたときに大きく進展した。今回のEPSO-FIR(粒子群最適化FIRフィルタの集合)法においても,複数の場所間の相関を更に検討することで同様の成果が期待できる。

シソーラス用語： *最適化 ,  *FIRフィルタ ,  集合 ,  *風 ,  アルゴリズム ,  収束 ,  特性 ,  性質 ,  Wienerフィルタ ,  誤差
準シソーラス用語： 空間的相関関係 ,  最小平均二乗誤差 ,  収束性 ,  非定常 ,  *粒子群最適化

分類 (3件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  風力発電  (NB03120Q) ,  局地循環,気流  (DC05090N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 粒子群最適化 ,  FIRフィルタ ,  集合 ,  風 ,  予測