文献

J-GLOBAL ID：201702249391993941   整理番号：17A1710720

エネルギー収穫を用いた風力駆動無線センサネットワークのためのエネルギー予測アルゴリズム【Powered by NICT】

An energy prediction algorithm for wind-powered wireless sensor networks with energy harvesting

著者 (2件)： Kosunalp Selahattin (Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, University of Bayburt, 69000 Bayburt, Turkey) ,  Kosunalp Selahattin (Central Research Laboratory, University of Bayburt, 69000 Bayburt, Turkey)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 139  ページ： 1275-1280  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 環境エネルギー源からのエネルギーハーベスティング(EH)は,無線センサネットワーク(WSN)のための無制限,制御不能と信頼できないエネルギーを確実にする可能性を持っている,収穫されたエネルギーの有効利用のための将来のエネルギーアベイラビリティを予測する必要性をもたらした。以前の予測アプローチの多くは,一日を分割の予測は独立して各スロットで行った等長タイムスロットに日変化を利用した。収穫されるエネルギーの量は,時間の経過とともに変化することの不可能な挙動を示すので,これは風力エネルギーのための,しかし,効率的ではない。最新条件のエネルギー発生プロファイルに依存してEH-WSNのための風力エネルギーを予測するための新しいアプローチを提案した。提案した手法の顕著な特徴は,現在の最近の条件を考察し,過去のエネルギー発生プロファイルの代わりにすることである。提案したアルゴリズムの性能を最新の手法と比較して実際の測定を用いて評価した。結果は,提案した戦略は,二種類の一般的なエネルギー予測因子,EWMAおよびProエネルギーよりも著しく優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  日変化 ,  風力発電 ,  風力エネルギー ,  *風力 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測因子 ,  タイムスロット ,  有効利用 ,  エネルギー源 ,  *予測アルゴリズム ,  *無線センサネットワーク ,  *エネルギーハーベスティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： エネルギー収穫 ,  風力発電 ,  無線センサネットワーク ,  エネルギー予測

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

タイトルに関連する用語 (5件)： エネルギー収穫 ,  風力 ,  無線センサネットワーク ,  エネルギー ,  予測アルゴリズム