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J-GLOBAL ID：201702224717624597   整理番号：17A1730707

人工神経回路網による時間別日射予測将来日Trabzon省の事例研究【Powered by NICT】

A day ahead hourly solar radiation forecasting by artificial neural networks: A case study for Trabzon province

著者 (3件)： Cevik Sibel (Dept. of Electrical Electronics Engineering Karadeniz Technical University Trabzon, Turkey) ,  Cakmak Recep (Dept. of Electrical Electronics Engineering Guemueshane University Guemueshane, Turkey) ,  Altas Ismail Hakki (Dept. of Electrical Electronics Engineering Karadeniz Technical University Trabzon, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IDAP  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気系統への再生エネルギー源の統合は,風力と太陽のような再生可能エネルギー源の間欠的と可変特性のためにグリッドにおけるいくつかの問題をもたらした。太陽ベース電力生産は,他の再生可能エネルギー源の中で最高の年間増加率を持っているであろうと予測されている。電力系統における太陽エネルギーの間欠性と揮発性のために太陽光発電システムは,集中的に,負荷計画が不可欠である。1日前太陽放射予報は,負荷計画研究に寄与するであろう。人工ニューラルネットワークは予測研究で頻繁に,成功裏に適用される方法の一つである。本研究では,原因効果に基づく人工ニューラルネットワーク(ANN)をTrabzon地方における1日先行時間ごとの太陽放射予測のための設計,実行した。類似日選択アルゴリズムは,ANN(人工ニューラルネットワーク)によるより正確な予測を得るために利用されてきた。設計したANNはMATLAB ANNツールボックスの容易な符号を使用せずに,MATLABシミュレーション環境で訓練され,試験した。得られた結果は,設計したANNは雨季と曇天条件を持つトラブゾンのような場所のための許容可能な誤差をもち,太陽放射を予測することを明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 太陽 ,  アルゴリズム ,  *日射 ,  *予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  風力 ,  電力系統 ,  間欠性 ,  発電 ,  *事例研究 ,  太陽エネルギー ,  太陽放射
準シソーラス用語： MATLAB ,  太陽光発電システム ,  再生可能エネルギー源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工神経回路網 ,  日射 ,  予測 ,  将来 ,  研究