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J-GLOBAL ID：201702296177340170   整理番号：17A1857363

改良された空間資源マッチング法に基づく風力発電クラスタの電力予測技術【JST・京大機械翻訳】

A Lifting Spatial Resources Matching Approach Based Wind Power Prediction of Regions

著者 (8件)： Peng Xiaosheng (強電磁工程与新技術国家重点実験室(華中科技大学電气与電子工程学院),武漢市,430074) ,  Fan Wenhan (強電磁工程与新技術国家重点実験室(華中科技大学電气与電子工程学院),武漢市,430074) ,  Wang Bo (中国電力科学研究院新能源与儲能運行控制国家重点実験室,北京市,100192) ,  Zhang Tao (国网山西省電力公司調控中心,太原市,030001) ,  Wen Jinyu (強電磁工程与新技術国家重点実験室(華中科技大学電气与電子工程学院),武漢市,430074) ,  Deng Diyuan (強電磁工程与新技術国家重点実験室(華中科技大学電气与電子工程学院),武漢市,430074) ,  Xiong Lei (強電磁工程与新技術国家重点実験室(華中科技大学電气与電子工程学院),武漢市,430074) ,  Che Jianfeng (中国電力科学研究院新能源与儲能運行控制国家重点実験室,北京市,100192)
資料名： Dianli Jianshe  (Dianli Jianshe)
巻： 38  号： 7  ページ： 10-17  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3445A  ISSN： 1000-7229  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： 大規模な風力発電クラスタの電力予測は,科学的に合理的な発電計画を作り出し,電力網のロバスト性を向上させるのに役立つ。空間資源のマッチング法(spatial resources matching algorithm,SRMA)に基づく風力発電クラスタの電力予測方法は、広く採用されている統計的なスケールアップ法より高い精度を持ち、しかも必要な計算資源が少ない。しかし,既存の空間的資源マッチング法は,単一パラメータを持っているので,予測精度の更なる向上には不利である。本論文では,空間資源マッチング法の詳細な紹介に基づいて,風力エネルギー測定データを考慮した改良空間資源整合法を提案し,52のウインドファームで構成されるウインドファームにより,0~12時間の風力電力予測を行った。結果により、改良した空間資源マッチング法の4時間前の予測精度は、従来のマッチング法より大幅に向上し、比較的強い工業応用普及価値があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  電力系統 ,  *クラスタ ,  ロバスト性 ,  *マッチング ,  *予測 ,  スケールアップ ,  ウインドファーム ,  *風力発電 ,  風力エネルギー ,  *風力 ,  *電力
準シソーラス用語： 予測精度 ,  計算資源 ,  発電計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： wind power prediction of regions ,  spatial resources matching algorithm (SRMA) ,  matching parameters ,  parameter optimization

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 資源 ,  マッチング ,  風力発電 ,  クラスタ ,  予測技術