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J-GLOBAL ID：201702218231891136   整理番号：17A1490715

短期風速予測のためのt観測モデルを用いたGauss過程に基づくハイブリッドアプローチ【Powered by NICT】

A hybrid approach based on the Gaussian process with t-observation model for short-term wind speed forecasts

著者 (3件)： Hu Jianming (College of Economics and Statistics, Guangzhou University, Guangzhou, 510000, China) ,  Wang Jianzhou (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) ,  Xiao Liqun (College of Economics and Statistics, Guangzhou University, Guangzhou, 510000, China)
資料名： Renewable Energy  (Renewable Energy)
巻： 114  号： PB  ページ： 670-685  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0124C  ISSN： 0960-1481  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： 正確な風速予測は,風力発電生産の改善と最適化に重要な因子である。特に,信頼できる短期風速予測はウィンドファーム運転の実時間最適化に寄与する。しかし,この短期予測の仕事は,風速の強い確率的性質と動的不確実性に起因する困難なままである。短期風速予測のためのStudent-t観測モデル(GPR t)を用いた経験的ウェーブレット変換(EWT),期待値伝搬(EP)アルゴリズムとGauss過程回帰から成るハイブリッドモデルを提案した。提案されたアプローチは,最初に短期風速時系列から意味のある情報を抽出し,続いて固有の不確実性および風速時系列の動的特徴をモデル化した。風速時系列は,時間的に変化する特性を示した。このように,この研究は,予測プロセスにおける移動窓アプローチを採用し,それによって提案したモデルを可能にする風速の動特性に迅速に対応する。提案したハイブリッドモデルの予測性能を調べるために,提案したモデルの検証は,中国北西部に位置する風車農場から得られた30分および1時間ごとの風速データといくつかの他の既存のモデルに対して行った。計算結果から,提案したハイブリッド法は満足できる点予測精度と区間予測性能を生じることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *Gauss過程 ,  ウインドファーム ,  *予測 ,  不確実性 ,  *ハイブリッド方式 ,  *モデル ,  ウェーブレット変換 ,  風力発電 ,  短期予測 ,  最適化 ,  モデリング ,  *風速
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ハイブリッドモデル ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Student-t観測モデルを用いたGauss過程回帰 ,  期待値伝搬(EP)アルゴリズム ,  風速予測

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  局地循環,気流  (DC05090N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 短期 ,  風速予測 ,  観測モデル ,  Gauss過程 ,  ハイブリッドアプローチ