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J-GLOBAL ID：201702247922497054   整理番号：17A1792258

電力網における電気エネルギーのデータ処理におけるDA多重補間法の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of DA multiple interpolation in electric energy data missing

著者 (6件)： Gu Haitong (广州供電局有限公司計量中心,广東广州,510620) ,  Chen Shaohua (广州供電局有限公司計量中心,广東广州,510620) ,  Wu Xiaoqiang (广州供電局有限公司計量中心,广東广州,510620) ,  Cai Miaozhuang (广州供電局有限公司計量中心,广東广州,510620) ,  Cui Zhuo (广州供電局有限公司計量中心,广東广州,510620) ,  Ceng Xiaolin (广州供電局有限公司計量中心,广東广州,510620)
資料名： Guangxi Keji Daxue Xuebao  (Guangxi Keji Daxue Xuebao)
巻： 28  号： 3  ページ： 103-109  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3549A  ISSN： 1004-6410  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： 本論文では,電力量データの欠測値の処理技術に対して,時系列に基づくBayesの平均値モデルに基づくデータ拡張アルゴリズム(DA多重補間法)を提案した。期待値最大値アルゴリズム(EM補間アルゴリズム)を用いて,補間の初期値として補間値を計算し,次に,電力量データの時間的変化の特性に従って,平均値モデルに基づいた多重補間モデルを構築し,Bayes法を用いて各欠損値の多重補間値を予測した。観測誤差分散と状態誤差分散を総合的に分析することにより、最終補間値を得て、複数の完全データ集合を得た。異なる欠損率の条件下で、EM補間結果及びBayes線性回帰に基づくDA多重補間結果と比較することにより、改良した補間方法は予測誤差より低く、波動が小さく、補間結果がより安定しているという結論を得て、電気エネルギー損失データの補間精度を有効に向上させた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *データ処理 ,  期待値 ,  *多重化 ,  波動 ,  経時変化 ,  *内挿法 ,  *電力系統 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 損失率 ,  誤差分散 ,  Bayes法 ,  欠測値 ,  電力量 ,  電気エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  産業経済  (KA02000Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電力網 ,  電気エネルギー ,  多重 ,  補間法 ,  応用