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J-GLOBAL ID：201702262261200474   整理番号：17A1781125

電力と輸送網を組合せた新しい電力負荷予測【Powered by NICT】

Advanced electricity load forecasting combining electricity and transportation network

著者 (7件)： Madhavi K. S. Lalitha (Department of Electrical and Computer Eng, Florida State University (FSU)) ,  Cordova Jose (Department of Electrical and Computer Eng, Florida State University (FSU)) ,  Ulak Mehmet Baran (Department of Civil and Environmental Eng, FSU) ,  Ohlsen Michael (City of Tallahassee Utilities) ,  Ozguven Eren E. (Department of Civil and Environmental Eng, FSU) ,  Arghandeh Reza (Department of Electrical and Computer Eng, Florida State University (FSU)) ,  Kocatepe Ayberk (Department of Civil and Environmental Eng, FSU)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NAPS  ページ： 1-6  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： 負荷予測は,経済的,社会的利益を含む電力系統の多くの面で非常に重要な役割を果たしている。以前,時系列アプローチを用いた負荷予測を含む多くの研究,気象負荷の関係を検討した。荷重を予測するためのそのような一つの方法では,この論文では,様々な日常パラメータを関連することを目的とした異なる構造を介して調べた。これらのパラメータは,気象データから成ることを温度,湿度及び太陽放射を含んでいる。気象として自然現象,交通流のような物理的側面も考慮した。関係に基づいて,このような外部要因を考慮した場合予測アルゴリズムは予測誤差が減少するかどうかを検査に適用した。電力消費データをTallahasseeユーティリティの市から集めた。交通数はフロリダ州交通局の提供した。さらに,気象データはTallahassee地域空港気象観測所から得た。本論文では,異なる因果関係モデルを用いて述べた変数間の因果関係を研究し,確立し,外部変数に基づく負荷を予測することを目的とした。関係に基づいて,このような外部要因を考慮した場合予測アルゴリズムは予測誤差が減少するかどうかを検査に適用した。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： *予測 ,  *負荷予測 ,  *電力 ,  モデル ,  交通流 ,  電力消費 ,  太陽放射 ,  予測誤差 ,  電力系統 ,  気象 ,  因果律 ,  気象データ ,  空港
準シソーラス用語： 予測アルゴリズム ,  *電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 輸送 ,  電力負荷 ,  予測