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J-GLOBAL ID：201702237347537468   整理番号：17A0972681

風車の正確な短期電力予測 済州島のウインドファーム事例

Accurate Short-Term Power Forecasting of Wind Turbines: The Case of Jeju Island’s Wind Farm

著者 (2件)： PARK BeomJun (Sangmyung Univ., Seoul, KOR) ,  HUR Jin (Sangmyung Univ., Seoul, KOR)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 6  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年06月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 短期風力予測は,どの程度の風力が特定期間に期待できるかをシステムオペレーターに伝える技術である。電力系統への風力発電資源普及率の増加のため,短期風力予測は系統統合解析にとって重要な問題になりつつある。風力予測の高い信頼性は,電力系統への風力発電資源の統合成功に寄与することができる。予測の信頼性を保証するために,電力曲線を解析し,風力出力の変動性を補償する予測手法を用いる必要がある。本論では,ロジスティック回帰を用いて,各風速で電力曲線の信頼性を分析した。風力予測誤差を減らすために,線形回帰に基づくサポートベクトルマシン(SVM)を用いた短期風力予測手法を提案した。サポートベクトルマシンは教師付き学習の一種であり,パターンを認識し,データを解析するために用いる。提案方法は,済州島に置かれた風車から収集した経験データによって検証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 風車 ,  *短期予測 ,  電力 ,  島 ,  *ウインドファーム ,  事例研究 ,  風力エネルギー ,  電力系統 ,  風力発電 ,  信頼性 ,  出力 ,  可変性 ,  予測技法 ,  回帰分析 ,  予測誤差 ,  サポートベクトルマシン ,  パターン認識 ,  データ解析
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  済州島 ,  線形回帰 ,  変動性

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風車 ,  短期 ,  予測 ,  済州島 ,  ウインドファーム