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J-GLOBAL ID：201702281112911583   整理番号：17A1254543

適応ニューロ-ファジィ推論システムを用いた電力供給の予測【Powered by NICT】

Forecast of electricity supply using adaptive neuro-fuzzy inference system

著者 (2件)： Janusz Sowinski (Faculty of Electric Engineering, Czestochowa University of Technology, Czestochowa, Poland) ,  Mateusz Szydlowski (Faculty of Electric Engineering, Czestochowa University of Technology, Czestochowa, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EPE  ページ： 1-5  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： バランス断面電力供給では,出力量は,熱プラントと熱併給発電所で発生する電気エネルギーと熱であるが,入力量は,一次および二次エネルギーキャリアである。近年,大部分再生可能一次エネルギーの新しい供給源は伝統的な燃料に次のようであった。エネルギー変換のモデル化では,エネルギーキャリアは内因性変数として扱われる,そしてそれは,電気エネルギー発生は外因性変数として処理する必要があることを仮定した。外因性変数はシナリオとして導入することができるか,年代順時系列予測の結果として記述できる。最新予測法は,多数試料の時系列を採用した。電力系統における負荷変動の記述に基づいてこの変数を調製するための方法を提示した。法は月間隔で予測をもたらし,適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)を用いた予測プロセスである。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： 負荷変動 ,  エネルギー変換 ,  *予測 ,  モデリング ,  *電力供給 ,  予測技法 ,  プラント ,  電力系統 ,  一次エネルギー
準シソーラス用語： 時系列予測 ,  内因性 ,  エネルギーキャリア ,  二次エネルギー ,  電気エネルギー ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  電力供給 ,  予測