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J-GLOBAL ID：201802255701496337   整理番号：18A0187873

コピュラ理論に基づく超短項風力発電予測誤差の時間相関モデル化【Powered by NICT】

Modeling the temporal correlation of ultra-short term wind power forecast error based on copula theory

著者 (4件)： Qijun Teng (School of Electrical Engineering, Shandong University Ji Nan) ,  Chengfu Wang (School of Electrical Engineering, Shandong University Ji Nan) ,  Jun Liang (School of Electrical Engineering, Shandong University Ji Nan) ,  Zhengtang Liang (State Grid Shandong Electric Power Research Institute Ji Nan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EI2  ページ： 1-4  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： 増加する風力発電の浸透により,風力発電予測誤差のランダム性と不確実性は電力系統の運用に影響している。超短風力発電予測誤差の高次元モデルと異なる時間予測誤差の確率分布はコピュラ理論に基づいて提案した。,パラメトリック法とノンパラメトリック法を導入し,風力発電予測誤差の確率分布を適合させるために使用した。異なるフィッティング法の適合精度を比較することにより,最も高いフィッティング精度でKDEベース法は,予測誤差の限界分布を適合させるために選択した。そこで,コピュラ関数を用いた超短項風力発電予測の時間相関をモデル化し,予測誤差の累積分布関数(JCDF)を得た。最後に,河北省に位置するウインドファームの実際の予測誤差データを用いてモデルを検証することである。実際の依存性構造と比較して,コピュラ理論に基づく方法を効果的に時間的相関をモデル化し,超短項風力発電予測誤差の零依存性を検出することができる。このように,提案した方法の有効性をシミュレーション結果により証明した。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： シミュレーション ,  確率分布 ,  *予測誤差 ,  電力系統 ,  ノンパラメトリック法 ,  不確実性 ,  *予測 ,  *モデリング ,  *風力発電 ,  ウインドファーム ,  高次元
準シソーラス用語： 累積分布関数 ,  パラメトリック法 ,  *時間相関 ,  *コピュラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： コピュラ ,  理論 ,  風力発電 ,  予測誤差 ,  時間相関 ,  モデル化