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J-GLOBAL ID：201702268233530290   整理番号：17A1389455

ポーランド配電網のための予測24時間電力負荷プロファイルのためのハイブリッドシステム【Powered by NICT】

A hybrid system for forecasting 24-h power load profile for Polish electric grid

著者 (3件)： Brodowski Stanislaw (Institute of Computer Science and Computational Mathematics, Faculty of Mathematics and Computer Science, Jagiellonian University, Lojasiewicza 6, Krakow, Poland) ,  Bielecki Andrzej (Chair of Applied Computer Science, Faculty of Electrical Engineering, Automation, Computer Science and Biomedical Engineering, AGH University of Science and Technology, al. Mickiewicza 30, Krakow, Poland) ,  Filocha Maciej (Interdisciplinary Centre for Mathematical and Computational Modelling, Warsaw University, Prosta 69, Warszawa, Poland)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 58  ページ： 527-539  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポーランドにおける州電力系統における予測24時間電力負荷プロファイルの方法を提示した。提示された方法は,ハイブリッド人工知能システムに基づいている。ワルシャワ大学の数学的および計算モデル化のための学際的センターにより作製した実際の温度予測を採用している。システムの機械学習部分は階層的推定器の24例:ファジィクラスタリングの助けを借りて問題非排他的部分問題に分割することを機械学習法となっており,1つの,もっと正確な解に部分問題上で訓練されたかなり単純なニューラルネットワークの結果を組み合わせたものである。提示されたシステムはまた,異なる電力負荷パターンを有することを日を扱うための原因となる部分を含み,付加的状態休日など。後半では,線形回帰30(または33)適切に配置を用いた。提案されたアプローチは,ポーランドといくつかの他の国からの歴史的な負荷データで試験した。MAPEは国に依存して1.08%から2.26%まで変化した。そのような誤差は,公表されている方法で達成された最低の一つである。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 ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能システム ,  機械学習 ,  休暇 ,  *ポーランド共和国 ,  *電力 ,  境界領域 ,  電力系統
準シソーラス用語： 部分問題 ,  ファジィクラスタリング ,  計算モデル化 ,  *ハイブリッドシステム ,  *電力負荷 ,  *配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  電力負荷予測 ,  複合モデル ,  階層的推定器 ,  階層的近似器

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： ポーランド ,  配電 ,  予測 ,  電力負荷 ,  プロファイル ,  ハイブリッドシステム