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J-GLOBAL ID：201802242655896980   整理番号：18A2000415

分散太陽光発電出力のための超短期最大Lyapunov指数予測ツール【JST・京大機械翻訳】

Very short-term maximum Lyapunov exponent forecasting tool for distributed photovoltaic output

著者 (4件)： Zheng Lingwei (School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China) ,  Liu Zhaokun (School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China) ,  Shen Junnan (School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China) ,  Wu Chenxi (School of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 229  ページ： 1128-1139  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 太陽光発電(PV)発電は気象に関してランダムに,断続的に変化する。PV源を有するマイクログリッドに対して,この変動は,マイクログリッド計画と設計において選択されたエネルギー貯蔵容量の必要な構成に影響を及ぼすだけでなく,マイクログリッド操作にも影響を及ぼす。その結果,PV出力を正確に予測することが重要である。PV支配マイクログリッドの運用のために,最大Lyapunov指数(MLE)に基づく非常に短期(VST)予測のための新しい方法を提案した。最初に,歴史的発電データを3つの気象条件に分割した。次に,異なる気象条件に対するPV出力系列を構築し,カオス特性をアトラクタグラフを再構成し,MLEを計算することにより検証した。最後に,MLE法を用いて,異なる歴史的気象条件下でのPV発電を予測した。生の出力時系列は,中国,杭州Dianzi大学の建物6の屋上に設置された実証システムからのデータを測定した。予測精度をいくつかの統計的計量を用いて評価し,広く使われている自己回帰手法によって得られた予測と比較した。予測を比較すると,MLEに基づく方法は統計的には統計的であるが,VST予測に対しては普遍的にはより正確ではないことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気象 ,  屋上 ,  *太陽光発電 ,  カオス ,  気象条件 ,  再構成 ,  マイクログリッド ,  *予測 ,  短期予測 ,  *発電 ,  アトラクタ
準シソーラス用語： 自己回帰 ,  予測精度 ,  貯蔵容量 ,  Lyapunov指数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 太陽光発電 ,  カオス系列 ,  最大Lyapunov指数 ,  超短期予測 ,  マイクログリッド

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 太陽光発電 ,  短期 ,  Lyapunov指数 ,  予測 ,  ツール