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J-GLOBAL ID：201802244012909153   整理番号：18A0188447

人工ニューラルネットワークを用いた太陽光発電所の短期有効電力予測【Powered by NICT】

Short-term active power forecasting of a photovoltaic power plant using an artificial neural network

著者 (3件)： Romero Andres F. (Department of Electrical Energy, Escuela Polite ́cnica Nacional, Quito, Ecuador) ,  Quilumba Franklin L. (Department of Electrical Energy, Escuela Polite ́cnica Nacional, Quito, Ecuador) ,  Arcos Hugo N. (Department of Electrical Energy, Escuela Polite ́cnica Nacional, Quito, Ecuador)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ETCM  ページ： 1-5  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： 太陽光発電所による発電のための再生可能資源として太陽エネルギーの使用の増加はそれらの発電予測この貴重な再生可能資源の管理と最適化を容易にする傾向があるのを目標として定めている。本論文では,人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく短期有効電力予測モデルを提示した。使用したデータは気象変数の時系列,風速,放射,相対湿度,とりわけ,電気などに対応し,電力のような。生データが欠測値と異常値を説明するために前処理,人工ニューラルネットワークの設計が最良の入力変数をモデルに変数選択,層,ニューロン数,学習アルゴリズムと伝達関数の適切な数を考慮した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 前処理 ,  風速 ,  *有効電力 ,  相対湿度 ,  伝達関数 ,  *予測 ,  学習アルゴリズム ,  太陽エネルギー ,  *ニューラルネットワーク ,  異常値 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 欠測値 ,  気象変数 ,  再生可能資源 ,  *太陽光発電所 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 水質調査測定一般  (SB02060X) ,  金属相変態  (CB03020W) ,  作物栽培施設  (FB03040V) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  太陽光発電所 ,  短期 ,  有効電力 ,  予測