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J-GLOBAL ID：201502238830722543   整理番号：15A0456643

高周波数風速データに対する周期的及び長期依存モデル

Periodic and long range dependent models for high frequency wind speed data

著者 (2件)： AMBACH Daniel (European Univ. Viadrina, Dep. of Quantitative Methods, esp Statistics, Post Box 1786, 15207 Frankfurt (Oder), DEU) ,  SCHMID Wolfgang (European Univ. Viadrina, Dep. of Quantitative Methods, esp Statistics, Post Box 1786, 15207 Frankfurt (Oder), DEU)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 82  ページ： 277-293  発行年： 2015年03月15日 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 再生エネルギーとしての風力のエネルギー出力を高めるためには,風力エネルギーの予測確度を改善する必要がある。ここでは短期の風速予測に焦点を当てた。二種類の周期的回帰モデルを比較検討した。最初のモデルは二段階手法で,回帰パラメータを最小二乗法でまず推定した。第二の手法は一段階でQML(準最尤)推定量によりモデル全体を推定する。何れのモデルも周期的説明変数を含むが,一方のモデルは時間にわたってそれらを変化させる。また,残差に対して二種類の主な分布仮定を識別した。各モデルを用いて6時間まで適する短期予測を作成した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *風速 ,  再生エネルギー ,  性能 ,  *予測 ,  回帰モデル ,  最尤法 ,  推定量 ,  パラメータ ,  変数 ,  回帰分析 ,  予測技法 ,  *風力エネルギー
準シソーラス用語： 最尤推定 ,  説明変数 ,  風速データ ,  *風速予測 ,  予測確度 ,  予測性能

分類 (1件)： 風力エネルギー  (LB03060X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高周波数 ,  風速 ,  長期 ,  モデル