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J-GLOBAL ID：201702269536910439   整理番号：17A1398840

短期風速予測の精度を改善するための成分分解【Powered by NICT】

Component decomposition to improve precision of short-term wind speed forecasting

著者 (1件)： Li Hui (School of Automation, Beijing Information Science &Technology University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSGSC  ページ： 132-136  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： 風速予測は全電力システムに統合された風力エネルギーを保証するために最も重要な技術の一つである。本論文では,風速時系列から効果的に異なる周波数成分を分解する短期風速予測精度を改善するために寄与することが提案されている新しいアイデア。経験的モード組成に基づいて,改良されたアルゴリズムは異なる周波数成分間の干渉を低減するために提示した。解析と正弦波信号の簡単な試験を用いて,良好な分解はより正確な予測をもたらすことを検証した。実際の風速データの事例研究は,新しいアルゴリズムの妥当性を調べるために実施した。結果は,新しいアプローチの予測精度は,分解しない方法と比較して4~6%上昇し,従来の分解法と1~2%増加できることを示した。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： 風力エネルギー ,  アルゴリズム ,  *風速 ,  正弦波 ,  事例研究 ,  電力系統 ,  分割法
準シソーラス用語： 予測精度 ,  周波数成分 ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 短期 ,  風速予測 ,  分解