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J-GLOBAL ID：201702234426511196   整理番号：17A0343508

最大エントロピーカオス時系列に基づくサポートベクトルマシンの短期風速予測モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

SHORT TERM WIND SPEED PREDICTION MODEL BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE USING MAXIMUM ENTROPY OF CHAOTIC TIME SERIES

著者 (4件)： Yang Xueming (School of Energy Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University(Baoding)) ,  Bian Jifei (School of Energy Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University(Baoding)) ,  Zhu Xiaoxun (School of Energy Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University(Baoding)) ,  Han Zhonghe (School of Energy Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University(Baoding))
資料名： Taiyangneng Xuebao  (Taiyangneng Xuebao)
巻： 37  号： 9  ページ： 2173-2179  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0629A  ISSN： 0254-0096  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： 短期風速予測の精度を改善し,風力発電システムの安全性と安定性に及ぼす風力発電の影響を低減するために,最大エントロピーカオス時系列に基づくサポートベクトルマシンの短期風速予測モデルを提案した。このモデルは,最大エントロピー原理をカオス時系列のサンプル選択に導入し,風速時系列をモデル化し,BAYESフレームの最小二乗サポートベクトルマシンを用いて風速を短期的に予測した。シミュレーション結果は,この予測モデルが短期風速予測の精度を効果的に改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *風速 ,  シミュレーション ,  *予測モデル ,  モデリング ,  *サポートベクトルマシン ,  風力発電 ,  システム安全性 ,  *風速予測 ,  *最大エントロピー ,  *モデル
準シソーラス用語： 最小二乗-サポートベクトルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： short-term wind forecasting ,  chaotic time series ,  maximum entropy ,  least squares support vector machine

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 最大エントロピー ,  カオス時系列 ,  サポートベクトルマシン ,  短期 ,  風速予測 ,  モデル ,  研究