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J-GLOBAL ID：201802248060760666   整理番号：18A0646865

風力電力確率予測法と展望【JST・京大機械翻訳】

Methods and Prospects for Probabilistic Forecasting of Wind Power

著者 (5件)： Wu Wenzu (清華大学電机工程与応用電子技術系,北京市100084;電力系統及発電設備控制和倣真国家重点実験室,清華大学,北京市100084) ,  Qiao Ying (清華大学電机工程与応用電子技術系,北京市100084;電力系統及発電設備控制和倣真国家重点実験室,清華大学,北京市100084) ,  Lu Zongxiang (清華大学電机工程与応用電子技術系,北京市100084;電力系統及発電設備控制和倣真国家重点実験室,清華大学,北京市100084) ,  Wang Ningbo (甘粛省電力公司風電技術中心,甘粛省蘭州市,730050) ,  Zhou Qiang (甘粛省電力公司風電技術中心,甘粛省蘭州市,730050)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 41  号： 18  ページ： 167-175  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 風力電力の確率予測は風力エネルギーの予測区間または分布関数を提供でき、国内の関連研究と応用はまだ初期段階にある。本文では、風力電力の確率予測の基本的な枠組み、主なモデル、難点とホットスポットについて総説した。最初に,確率予測の概念とその適用問題を明らかにした。次に,二つの異なる分類法を,確率予測のモデリング法に対して提案した。条件化仮説またはパラメータ化仮説に基づいて分類を行い,確率予測における新しいアルゴリズムと確率予測の評価指標を紹介した。最後に、確率予測の発展現状を結合し、誤差の分析が細かく、確率予測と電力系統の結合が不十分であるなどの欠点に対して、今後の発展方向と更なる探索を必要とする研究内容をまとめた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ホットスポット ,  分布関数 ,  *電力 ,  モデリング ,  パラメタリゼーション ,  風力エネルギー ,  *風力 ,  電力系統
準シソーラス用語： 評価指標 ,  分類法 ,  *確率予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： wind power forecasting ,  probabilistic forecasting ,  uncertainty ,  modeling of forecasting error

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 風力 ,  確率予測 ,  展望