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J-GLOBAL ID：201702232829369518   整理番号：17A0967350

全天水平照射の予測のための機械学習ベースのアプリケーション【Powered by NICT】

A machine learning based application for predicting Global Horizontal Irradiance

著者 (1件)： Manning Benjamin (College of Engineering, University of Georgia, Athens, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SoutheastCon  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： 代替エネルギー資源の必要性は増加し始め,これはエネルギー会社によって予測された推定電気エネルギー需要の変動を引き起こしているとして住宅用太陽エネルギー解の採用は,多くの家族のための一般的な代替となっている。は良好な各領域における太陽エネルギーのアベイラビリティを推定し,同じ領域を横切るその住宅採用を監視するための溶液を作ることができないならば,電力会社は,地域推定エネルギー需要に対する生産量を基礎と容易にエネルギーを過剰生産またはunderproduceかもしれないので,これは問題である。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： エネルギー需要 ,  生産量 ,  *機械学習 ,  太陽エネルギー ,  *応用プログラム ,  アベイラビリティ ,  代替エネルギー
準シソーラス用語： 電力会社 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 太陽エネルギー  (LB03030Q) ,  エネルギー利用と環境との関係  (LE01000E) ,  放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測 ,  機械学習 ,  アプリケーション