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J-GLOBAL ID：201702234454757637   整理番号：17A0942578

非常に短期太陽光発電予測のためのハイブリッドANN/GA/ANFISモデル【Powered by NICT】

A hybrid ANN/GA/ANFIS model for very short-term PV power forecasting

著者 (2件)： Panapakidis Ioannis P. (Dept. of Electrical Engineering, Technological Educational Institute of Thessaly, Larisa, Greece) ,  Christoforidis Georgios C. (Dept. of Electrical Engineering, Western Macedonia University of Applied Sciences, Kozani, Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CPE-POWERENG  ページ： 412-417  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： 本研究の目的は,太陽光発電(PV)発電の短期予測のためのロバストなモデルを開発することである。モデル計算知能の技術分野に属するアルゴリズムと構造化されている。この手法は,高い柔軟性,効率とカスタム化を予測システムを形成する可能性を提供する。入力の種々の組合せを検討し,PV予測時系列に対する外因性変数の影響を完全に調べるために。シミュレーション結果は,提案したモデルを成功裏に小売業者,配電系統運用者,プロシューマーと他の意思決定プロセスで実現し,前日電力市場における系統接続PVシステムの発電容量を完全に利用することができることを示した。研究した入力の種々の組合せのうち,歴史的PV発電値と共にパネルの温度を含むものは低い予測誤差をもたらした。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： 電力市場 ,  柔軟性 ,  予測誤差 ,  小売業 ,  人工知能 ,  *太陽光発電 ,  カスタム化 ,  *発電 ,  配電系統 ,  アルゴリズム ,  *予測 ,  短期予測 ,  *モデル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 太陽光発電システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 論理回路  (NC05070B) ,  災害・防災一般  (RA02010Q) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  気体燃料工業一般  (YE02010J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 短期 ,  太陽光発電 ,  予測 ,  Ga ,  ANFIS ,  モデル