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J-GLOBAL ID：201802214165596164   整理番号：18A0644061

混合藤Copulaモデルに基づく多次元風力出力相関モデリング【JST・京大機械翻訳】

DEPENDENCE MODELING OF MULTIDIMENSIONAL WIND FARM OUTPUT BASED ON MIXTURE VINE COPULA STRUCTURE

著者 (6件)： Qiu Yibin (西南交通大学電气工程学院,成都,610031) ,  Meng Xiang (西南交通大学電气工程学院,成都,610031) ,  Ouyang Yubo (国网湖南省電力公司張家界供電分公司,張家界,427000) ,  Yu Zhoujie (国网浙江安吉県供電公司,湖州,313300) ,  Li Qi (西南交通大学電气工程学院,成都,610031) ,  Chen Weirong (西南交通大学電气工程学院,成都,610031)
資料名： Taiyangneng Xuebao  (Taiyangneng Xuebao)
巻： 38  号： 9  ページ： 2512-2519  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0629A  ISSN： 0254-0096  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： 既存の方法が多次元風力発電の関連性を全面的に記述できない問題に対して、革新的にK-平均クラスタリング、C藤構造とD藤構造を結合して、混合藤Copulaモデルを構築し、これにより多次元風力発電の相関性を述べた。3つの風力発電所の測定データを例として,IEEE30バスシステムにおける提案した方法の検証を行うために,IEEE30バスシステムにおける実験結果を示した。計算例の結果により、混合藤のCopulaモデルによって得られたシミュレーションデータは、多次元風力発電の相関性をより正確にシミュレーションでき、より正確な確率潮流計算結果を得ることができることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風力発電所 ,  風力発電 ,  *風力 ,  *モデル ,  クラスタ化 ,  潮流計算 ,  *高次元 ,  *モデリング
準シソーラス用語： バスシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Copula function ,  improved K-means clustering ,  vine structure ,  CvM distance ,  correlation

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  多次元 ,  風力 ,  相関 ,  モデリング