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J-GLOBAL ID：201702261858210923   整理番号：17A1275464

再生可能源からの供給の信頼性のためのデータ駆動型Bayesネットワーク【Powered by NICT】

Data - driven Bayesian networks for reliability of supply from renewable sources

著者 (4件)： Ciobanu Alexandra (G“heorghe Asachi” Technical University of Iasi, Romania) ,  Munteanu Florin (G“heorghe Asachi” Technical University of Iasi, Romania) ,  Nemes Ciprian (G“heorghe Asachi” Technical University of Iasi, Romania) ,  Astanei Dragos (G“heorghe Asachi” Technical University of Iasi, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： OPTIM-ACEMP  ページ： 84-89  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： 太陽放射と風速に関する一次再生源について以前に詳細なデータマイニングに基づいて,著者らは,Bayesネットワーク(BN)を用いた供給の信頼性に関連したいくつかの結果を提示した。BNの構造とパラメータをデータから得ることができるかに焦点を当てた。学習法,スコアリング関数型や特定のアルゴリズムを簡潔にレビューした。事例研究は必要経路条件(NPC)アルゴリズムも考察電力ネットワークの与えられた負荷ノードに関して供給(LOLP)の信頼性についての詳細を含んでいる。入力データは気象パラメータの系統的測定と発電への変換の結果である負荷プロファイルはRTSシステムに取り付けたそれに従っている。解析と計算は,Huginエキスパートソフトウェアを用いて行った。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： 電力系統 ,  太陽放射 ,  *信頼性 ,  風速 ,  アルゴリズム ,  データマイニング ,  事例研究 ,  学習
準シソーラス用語： 気象パラメータ ,  入力データ ,  LOLP ,  スコア関数 ,  *信念ネットワーク ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (2件)： データ駆動 ,  Bayesネットワーク