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J-GLOBAL ID：201702288712313284   整理番号：17A1035468

段階層的ハイブリッドGA ANFISアプローチを用いた短期風力発電予測【Powered by NICT】

Short-term wind power forecasting using a double-stage hierarchical hybrid GA-ANFIS approach

著者 (5件)： Eseye Abinet Tesfaye (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Zhang Jianhua (School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing, China) ,  Zheng Dehua (Microgrid Platform R&D Department, Goldwind Science and Etechwin Electric Co., Ltd., Beijing, China) ,  Han Li (State Grid Energy Conservation Service, Tanshan Electric Power Utility, China State Grid Co., Ltd., Beijing, China) ,  Gan Jingfu (State Grid Energy Conservation Service, Tanshan Electric Power Utility, China State Grid Co., Ltd., Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCBDA  ページ： 499-503  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： 風力発電出力推定は常に風速と他の気象パラメータ間欠性の結果としていくつかの不確実性に関連しており,正確な短期予測は,それらの効率的な運転のために重要である。これは送電および配電系統運用者とスケジューラは,電力網制御と管理を改善するために大いに役立つことができる。本論文では,二段階階層的遺伝的アルゴリズムに基づく適応ニューロ-ファジィ推論システム(二段ハイブリッドGA ANFIS)アプローチは,中国,北京のマイクログリッドウィンドファームの短期間風力発電予測のために提案した。アプローチは二階層的段階を持っている。最初のGA ANFIS段階は数値気象予測(NWP)気象パラメータはウィンドファームの正確な位置と風車ハブ高さでの風速を予測するために利用した。第二段階では,実際の風速と電力の関係をマップ化した。,第一段階による予測翌日の風速は翌日の風力発電を予測するために第二段階に適用した。提示した手法は,かなりの予測精度の向上を達成した。提案したモデルの精度は他の四予測法と比較し,全ての最良の精度改善をもたらした。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： 電力 ,  風速 ,  天気予報 ,  短期予測 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ウインドファーム ,  配電系統 ,  *風力発電 ,  モデル ,  風車 ,  *予測 ,  予測技法 ,  不確実性
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  風力エネルギー  (LB03060X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 段階 ,  Ga ,  ANFIS ,  短期 ,  風力発電 ,  予測