文献

J-GLOBAL ID：201702291052099459   整理番号：17A1290690

PVシステムの短期電力予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Short-term power forecasting model of photovoltaic system

著者 (4件)： Liu Peihan (国家電网新疆電力公司昌吉供電公司,新疆昌吉,831100) ,  Tu Erxun・yibulayin (新疆大学電气工程学院,新疆烏魯木斉,830047) ,  Zhao Li (新疆大学電气工程学院,新疆烏魯木斉,830047) ,  Jia Na (国家電网新疆電力公司検修公司,新疆烏魯木斉,830000)
資料名： Dianyuan Jishu  (Dianyuan Jishu)
巻： 41  号： 2  ページ： 236-239  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2501A  ISSN： 1002-087X  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： PVシステムの発電電力の予測精度を改善し,発電システムを最適化し,電力系統の運転コストを低減し,電力系統のスケジューリングとリアルタイム運転制御のための効果的な方法を提供し,PV発電システムの接続による送電網への影響を効果的に軽減した。三層神経回路網と電力変動特性に基づく短期光起電力予測モデルを確立した。気象局が公表した日型と温度情報を用いて予測日に最も類似する類似日を選択し、ニューラルネットワークを用いて類似の日の歴史的太陽輻射、温度、出力に基づき、光起電力システムの出力予備予測モデルを構築した。予測日の予測値を予測するために,予測した日の天気予報情報をニューラルネットワークの入力として用いることによって予測した日の電力予測値を得た。PVシステムの類似した日の歴史的出力データに基づく統計的解析によって得られた波動の統計的法則に基づいて,予備的予測結果を修正して,高精度のPVシステムの出力予測モデルを確立した。シミュレーション結果により,提案した予測モデルが高い精度を持ち,運転者に対する意思決定支援を提供できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計解析 ,  光起電力 ,  シミュレーション ,  送電系統 ,  スケジューリング ,  *電力 ,  神経回路網 ,  *予測 ,  *予測モデル ,  天気予報 ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 発電システム ,  予測精度 ,  *太陽光発電システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： photovoltaic output forecast ,  artificial neural network ,  fluctuations statistical law ,  prediction model

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (3件)： PVシステム ,  短期 ,  予測モデル