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J-GLOBAL ID：201802215762380407   整理番号：18A1209286

最小二乗SVRとHHTに基づく負荷予測【JST・京大機械翻訳】

Load forecast based on least square SVR and HHT

著者 (2件)： Zou Min (College of Electronics and Electric Engineering, Wuhan Textile University, Wuhan, Hubei Province) ,  Zhang Heng (College of Electronics and Electric Engineering, Wuhan Textile University, Wuhan, Hubei Province)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC-FSKD  ページ： 106-110  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： 負荷予測は,電力系統のスケジューリングシステム,同期制御,運転計画,および開発プログラムの意思決定基礎を提供する。負荷予測の高精度を達成するために,多くの研究者は多くの方法を試みている。しかし,負荷データの非定常,揮発性および非線形特性は,それを正確な負荷予測のために非常に難しくする。本論文では,最小二乗サポートベクトル回帰(LSSVM),標準サポートベクトル回帰の進化版,およびHilbert-Huang変換(HHT)に基づく負荷予測法を提案した。本方法は,最初に,HHTによって明らかな傾向を有するいくつかのサブレベルデータに負荷データを分解した。次に,これらのサブレベルデータをそれぞれLSSVMで予測した。最後に,これらの結果を元の負荷データの予測出力として再構成した。上記の予測モデルの適切なエミュレーションをいくつかのサンプルデータに基づいてチェックした。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： 意思決定 ,  エミュレーション ,  再構成 ,  電力系統 ,  *最小二乗法 ,  *負荷予測 ,  予測モデル ,  同期制御 ,  揮発性 ,  *予測
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  非定常性 ,  高精度 ,  運転計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最小二乗 ,  SVR ,  HHT ,  負荷予測