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J-GLOBAL ID：201802236046260129   整理番号：18A1598547

単一ノードモデルのBayes平均化を用いた限定知識経済配分予測【JST・京大機械翻訳】

Limited-Knowledge Economic Dispatch Prediction using Bayesian Averaging of Single-Node Models

著者 (2件)： Smith Kevin D. (Electricity Infrastructure Group, Pacific Northwest National Laboratory) ,  Studarus Karen (Electricity Infrastructure Group, Pacific Northwest National Laboratory)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PMAPS  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 多くの文献は,グリッド演算子の視点から経済的な配分を検討し,ユニットコストと制約,ネットワークトポロジー,ライン容量などの完全な知識を仮定しているが,完全なデータ集約モデルへのアクセスなしでは,様々なシナリオの下でユニットディスパッチを予測することもできる。本論文では,将来の経済的配分を予測するためのBayes手法を開発した。これは,歴史的な配分観測だけでなく,運転コストの一般的な仮定にも依存する。この手法では,Markov連鎖モンテカルロ法を用いて,グリッド運用の特別な「レジーム」(負荷の特定範囲,混雑線のセット,コミットユニットのセットなど)の下で,経済的配分の基本的性質(メリット次数と限界発電機挙動)を捉えるネットワークフリーモデルのアンサンブルを作成した。次に,これらの単純なモデルの多くの上でBayes平均化を用いて,一般運転条件下での経済的配分を近似するアンサンブルモデルを作成し,ニューヨークからのデータを用いた事例研究を用いてアンサンブルモデルを検証した。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 ,  事例研究 ,  ニューヨーク州 ,  *予測
準シソーラス用語： アンサンブル・シミュレーション ,  次数 ,  MCMC ,  データ集約 ,  ネットワークトポロジー , 【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 (7件)： ノード ,  モデル ,  平均 ,  知識 ,  経済 ,  配分 ,  予測