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J-GLOBAL ID：201802233985948489   整理番号：18A1145895

風速の複合予測法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the combined forecasting method of wind speed

著者 (4件)： Chunlin Guo (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Beijing, China) ,  Zhou Man (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Beijing, China) ,  Xin Pei (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Beijing, China) ,  Xiaoyan Yang (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIEEC  ページ： 194-198  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： 風速予測は風力発電所と電力系統の運転にとって非常に重要である。本論文では,BPニューラルネットワークとRBFニューラルネットワークに基づいて,組合せ予測法を提案した。予測効果指標も示した。最後に,中国北部のある沿岸都市の風速を2012年に予測した。著者らは,実際の風速データに適合するために2パラメータWeibull分布を取り,関連パラメータを得るために最尤法を採用した。結果は,平均絶対誤差と二乗平均二乗誤差が,BPニューラルネットワークとRBFニューラルネットワークの誤差精度を考慮する組合せ予測方法によって減少することを示した。したがって,著者らは,組合せ予測方法によって風速のための理想的予測効果を得ることができた。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： Weibull分布 ,  最尤法 ,  電力系統 ,  中国北部 ,  都市 ,  沿岸 ,  *予測 ,  *予測技法 ,  *風速 ,  風力発電所
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  平均絶対誤差 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 風速 ,  予測法 ,  研究