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J-GLOBAL ID：201602283386291843   整理番号：16A0069032

ウェーブレット変換に基づく風力発電所の短期風速結合予測【Powered by NICT】

Short-Term Wind Speed Combined Prediction for Wind Farms Based on Wavelet Transform

著者 (4件)： Tian Zhongda (Coll. of Information Sci. and Engineering Shenyang Univ. of Technol., Shenyang) ,  Li Shujiang (Coll. of Information Sci. and Engineering Shenyang Univ. of Technol., Shenyang) ,  Wang Yanhong (Coll. of Information Sci. and Engineering Shenyang Univ. of Technol., Shenyang) ,  Gao Xianwen (Coll. of Information Sci. and Engineering Northeastern Univ., Shenyang)
資料名： Diangong Jishu Xuebao  (Diangong Jishu Xuebao)
巻： 30  号： 9  ページ： 112-120  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2502A  ISSN： 1000-6753  CODEN： DIJXE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 風力発電所の短期風速予測精度を改善するために,ウェーブレット変換に基づく組合せ予測手法を提案した。まず,db3ウェーブレットは,Mallatアルゴリズムによる短期風速時系列に対するジオキサンの分解と再構成のために使用される。近似成分と短期風速の詳細成分を得た。次に,これらの成分の異なる特性によって,粒子群アルゴリズムおよび自己回帰和分移動平均モデルにより最適化された最小二乗サポートベクトルマシンは近似成分や細部成分それぞれの予測モデルとして採用した。次に,2成分の組合せにより得られた短期風速の最終予測値である。シミュレーション結果は,この予測法で得られるより高い精度を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  *波束 ,  シミュレーション ,  近似法 ,  *風速 ,  アルゴリズム ,  予測モデル ,  *ウェーブレット変換 ,  予測技法 ,  再構成 ,  *風力発電所
準シソーラス用語： 予測値 ,  ARIMAモデル ,  粒子群最適化 ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレット変換 ,  風力発電所 ,  短期 ,  風速 ,  予測