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J-GLOBAL ID：201702241066146676   整理番号：17A1593154

類似日とWNNに基づく光起電力発電の超短期予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A very short-term prediction model for photovoltaic power based on similar days and wavelet neural network

著者 (4件)： Song Renjie (東北電力大学信息工程学院,吉林 吉林,132012) ,  Liu Fusheng (東北電力大学信息工程学院,吉林 吉林,132012) ,  Ma Dongmei (国网吉林供電公司信息通信分公司,吉林 吉林,132012) ,  Wang Lin (国网吉林供電公司信息通信分公司,吉林 吉林,132012)
資料名： Diance yu Yibiao  (Diance yu Yibiao)
巻： 54  号： 7  ページ： 75-80  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3447A  ISSN： 1001-1390  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： 太陽光発電の電力予測は,送電網の安定性と安全性を向上させるために重要な意味を持っている。本論文では,類似の日とウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)に基づく超短期電力予測のための新しい方法について述べたが,これらの問題を解決するための新しい方法を提案した。最初に,太陽光発電システムの歴史的気象情報を用いて,気象特徴ベクトルを確立し,灰色相関度を計算することによって,類似の歴史的日を見つけた。次に,自己相関解析法により,予測された時間と電力の最大相関を持ついくつかの歴史的電力を見出し,歴史的な温度,放射照度,風速などのPV出力の主要な天候影響因子を結合して,モデル入力因子を合理的に決定した。最後にウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)を用いて予測モデルを作成し、類似の歴史日データを訓練サンプルとしてウェーブレットネットワークを訓練することにより、予測日の出力状況に対して、それぞれ時刻予測を行う。」。・・・.と予測された日の出力状況について予測を行う。実例分析により、この方法は比較的高い予測精度を持ち、PV発電システムの超短期電力予測を解決するために、一種の実行可能なルートを提供できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測モデル ,  送電系統 ,  気象情報 ,  太陽光発電 ,  放射照度 ,  安全性 ,  気象 ,  *電力 ,  風速 ,  *発電 ,  *予測
準シソーラス用語： 発電システム ,  予測精度 ,  太陽光発電システム ,  ウェーブレットニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： photovoltaic power forecast ,  similar day ,  grey association ,  WNN ,  very short-term

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 類似 ,  光起電力 ,  発電 ,  短期予測 ,  モデル