ニューラルネットワークの遺伝的プログラミングに基づくアンサンブルを用いた短期風力発電の知的とロバスト予測【Powered by NICT】

Zameer Aneela; Arshad Junaid; Arshad Junaid; Khan Asifullah; Raja Muhammad Asif Zahoor

文献

J-GLOBAL ID：201702271298717703 整理番号：17A0403298

ニューラルネットワークの遺伝的プログラミングに基づくアンサンブルを用いた短期風力発電の知的とロバスト予測【Powered by NICT】

Intelligent and robust prediction of short term wind power using genetic programming based ensemble of neural networks

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資料名：
巻： 134 ページ： 361-372 発行年： 2017年
JST資料番号： A0552A ISSN： 0196-8904 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)

風力発電の固有の不安定性は,風力タービンからの滑らかな発電のための重要な問題をもたらし,それは風力発電の正確な予測を必要とする。本研究では,効果的な短期風力発電予測方法論を提示した,これは人工ニューラルネットワークと遺伝的プログラミングを構成する知的アンサンブル回帰を用いた。風力発電予測因子の既存の系列に基づく組合せとは対照的に,もたらす予測因子の誤差や変動が次の予測因子まで伝搬する,提案したインテリジェントアンサンブル予測は,神経回路網の遺伝的プログラミングに基づく半確率組合せを導入することにより,この欠点を回避した。個々ベース回帰の決定は,大気条件における高頻度と固有の変動に起因し,それ故,気象特性を変化する可能性があることが観察された。報告された研究の新規性は,インテリジェント,集団でロバストな決定空間を生成するアンサンブルが生成され,その結果個々の風予測因子の感度のために大きな誤差を避ける見込みがあった。,人工神経回路網の遺伝的プログラミングに基づくアンサンブル,提案したアンサンブルに基づく回帰子はヨーロッパに位置する五つの異なるウィンドファームから得たデータに実装し,試験した。各種誤差測度の意味で提案したモデルの得られた数値結果は,提案した方式の有効性を実証するために,最近の人工知能ベース戦略と比較した。五ウィンドファームに対して提案されたモデルの平均根平均二乗誤差は0.117575であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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風力発電

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