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J-GLOBAL ID：201702271563864113   整理番号：17A1790682

類似日GA-BPニューラルネットワークによる光起電力予測【JST・京大機械翻訳】

PV Generation Forecasting Combined with Similar Days and GA-BP Neural Network

著者 (6件)： Geng Bo (深zhen供電局有限公司,深zhen,518000) ,  Gao Zhenyan (東方電子股fen有限公司,烟台,264000) ,  Bai Hengyuan (深zhen供電局有限公司,深zhen,518000) ,  He Wei (深zhen供電局有限公司,深zhen,518000) ,  Dong Wenjie (東方電子股fen有限公司,烟台,264000) ,  Zhao Youguo (東方電子股fen有限公司,烟台,264000)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 29  号： 6  ページ： 118-123  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2509A  ISSN： 1003-8930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 太陽光発電を高精度で予測するために,電力系統運用に対する系統連系光起電力の不利な影響を低減するために,本論文は類似日の概念を導入し,予測日の天候情報を解析し,天気情報と季節データに基づいてクラスタ化した。歴史的データの中で予測した日の特徴と類似した歴史的な発電データと天気データを選択し、予測モデルの訓練サンプルとして、GA-BP神経回路網を用いてシステムをモデル化し、PV発電予測を行った。PVシステムのデータを検証することによって,予測誤差を計算した。解析結果は,この方法が高い予測精度を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *光起電力 ,  予測誤差 ,  クラスタ化 ,  系統運用 ,  気象情報 ,  *予測 ,  発電 ,  太陽光発電 ,  *ニューラルネットワーク ,  天気 ,  予測モデル ,  系統連系
準シソーラス用語： 予測精度 ,  太陽光発電システム ,  発電予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： photovoltaic ,  generation ,  forecasting ,  similar day ,  neural network

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 類似 ,  光起電力 ,  予測