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J-GLOBAL ID:201702263898014274   整理番号:17A1175016

人工神経回路網とアナログアンサンブルを用いた短期太陽光発電予測【Powered by NICT】

Short-term photovoltaic power forecasting using Artificial Neural Networks and an Analog Ensemble
著者 (6件):
資料名:
巻: 108  ページ: 274-286  発行年: 2017年 
JST資料番号: A0124C  ISSN: 0960-1481  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)
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人工ニューラルネットワーク(ANN)とアナログアンサンブル(AnEn)に基づく方法は,数値天気予報モデルと計算機天体変数からの入力を使用して太陽光発電(PV)発電所で発生する電力の72時間決定論的及び確率論的予測を生成するために提示した。ANNとAnEnは個々にイタリアに位置する三太陽発電所のための予測を生成するために組み合わせて使用した。提案した解法の計算スケーラビリティは4450PV発電所を模擬した合成データを用いて試験した。Atmospheric Research(NCAR)イエローストーンスーパーコンピュータセンターが提案した解法の並列実装,1つのノード(32コア)の範囲の4450ノード(141,140コア)を試験した。結果を組み合わせて,AnEn+ANN溶液が最良の結果を与えることを,提案した方法は大規模計算に適し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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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太陽熱発電  ,  風力発電  ,  太陽光発電 

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