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J-GLOBAL ID：201502279421585753   整理番号：15A0749500

合成風力発電時系列をモデル化する為の新しいマルコフ連鎖関連の統計的手法

A new Markov-chain-related statistical approach for modelling synthetic wind power time series

著者 (4件)： PESCH T (Forschungszentrum Juelich, Juelich, DEU) ,  SCHROEDERS S (RWTH Aachen Univ., Aachen, DEU) ,  ALLELEIN H J (RWTH Aachen Univ., Aachen, DEU) ,  HAKE J F (Forschungszentrum Juelich, Juelich, DEU)
資料名： New Journal of Physics (Web)  (New Journal of Physics (Web))
巻： 17  号： May  ページ： 055001 (WEB ONLY)  発行年： 2015年05月 
JST資料番号： U7017A  ISSN： 1367-2630  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： 各種世代が入り混じった変わり易い風力発電の増大する負担の統合は,将来のエネルギーシステムの為の大きな課題である。風力発電に関する不確実性に対処する為に,このエネルギー源の確率的性質のモデル解析とシミュレーションは,ますます重要になって来た。頻繁に文献で使用されて来た1つの統計的手法は,マルコフ連鎖の手法である。最近,この方法は,それが正確に自己相関特性を再現することが出来ないので,15-40分よりも短い時間ステップの風の時系列を生成する為の限られた用途であることが識別された。本論文は,第2の可変遅延を導入することによってこの問題を解決出来る,新しいマルコフ連鎖に関連する統計的手法を提示した。更に,生成された合成時系列の更なる調整を可能にする追加機能を提示した。モデルパラメータ設定の影響は,主要なパラメータ変動によって調べた。本手法の適合性は,ドイツに於ける風のフィードインを例に使用したアプリケーション分析によって実証した。それは,-従来のマルコフ連鎖の手法で生成された合成時系列とは対照的に-,生成された合成時系列が系統的風力変動のバランスをとる為に必要な保存容量を過小評価していないことを示している。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *発電機 ,  *モデル ,  *Markov連鎖 ,  *統計的方法 ,  エネルギーシステム ,  解析 ,  計算機シミュレーション ,  エネルギー資源 ,  自己相関 ,  パラメータ ,  変動 ,  制度
準シソーラス用語： コンピュータシミュレーション ,  パラメータ変動 ,  フィードインタリフ制度 ,  モデルパラメータ ,  モデル解析 ,  再生可能エネルギーシステム ,  再生可能エネルギー源 ,  *時系列モデル ,  *統計的手法 ,  風力ジェネレータ ,  *風力発電システム

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風力発電 ,  時系列 ,  モデル化 ,  マルコフ連鎖 ,  統計的手法