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J-GLOBAL ID：201802210504976533   整理番号：18A1807140

短期太陽光発電予測の適用によるマイクログリッドの管理への寄与【JST・京大機械翻訳】

Contribution to the Management of Microgrids by the Application of Short Term Photovoltaic Power Forecasting

著者 (2件)： Hendouzi Abdelhakim El (Lab Research in Electrical Engineering, Higher Normal School of Technical Education, Rabat, Morocco) ,  Bourouhou Abdennaser (Lab Research in Electrical Engineering, Higher Normal School of Technical Education, Rabat, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IRSEC  ページ： 1-6  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： 現在,ミニスマートグリッドと呼ばれるスマートマイクログリッドやマイクログリッドは,高い知能,自律性,制御性にある利点により,世界全体を透過する。したがって,それらはマイクログリッドの異なるアーキテクチャの中で効果的な管理を必要とする。そうでなければ,これらの知的マイクログリッドは,いくつかのマイクロソース,すなわち1つからいくつかのマイクロタービン,ミニ水力,1つからいくつかの発電セットと再生可能なソース,すなわち風と太陽光発電により構成されている。後者の2つの供給源は,自然にランダムで確率的であり,気象パラメータによって調整され,また,年の日の間の気候変動においても捕捉される。実際,気象パラメータの変動性は,自然資源(太陽と風)によって生産されるエネルギーの予測に実際に影響する。要するに,太陽エネルギーの予測は,ネットワークの安定性を確保し,最適なユニットコミットメントと経済的分布を可能にするために重要になる。本研究の目的は,分類技術の適用を通して,マイクログリッドにおける太陽光発電エネルギーの短期予測の品質のモデリングと改良に貢献することである。本研究のための分類技術はKNNモデルである。結果を解析するために,最後の技術を持続性モデルと比較した。異なる予測モデルの性能を試験するために,nMREとnRMSEを用いて性能援助基準を分析した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  風 ,  *発電 ,  モデリング ,  気候変動 ,  スマートグリッド ,  予測モデル ,  *予測 ,  計算機アーキテクチャ ,  品質 ,  *太陽 ,  *太陽光発電 ,  *マイクログリッド ,  太陽エネルギー
準シソーラス用語： 持続性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 短期 ,  太陽光発電 ,  予測 ,  マイクログリッド