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J-GLOBAL ID：201802256773037634   整理番号：18A2070236

可変精度フィードバックに基づく多変量回帰負荷予測アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Multivariate Regression Load Forecasting Algorithm Based on Variable Accuracy Feedback

著者 (6件)： Hu Yishuang (School of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang province,310027,China) ,  Xia Xiang (State Grid Zhejiang Electric Power Corporation, Hangzhou, Zhejiang province,310027,Chin;) ,  Fang Jianliang (State Grid Zhejiang Electric Power Corporation, Hangzhou, Zhejiang province,310027,Chin;) ,  Ding Yi (School of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang province,310027,China) ,  Jiang Wei (State Grid Zhejiang Electric Power Corporation, Hangzhou, Zhejiang province,310027,Chin;) ,  Zhang Ning (State Grid Zhejiang Electric Power Corporation, Hangzhou, Zhejiang province,310027,Chin;)
資料名： Energy Procedia  (Energy Procedia)
巻： 152  ページ： 1152-1157  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3520A  ISSN： 1876-6102  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： 負荷予測は,特にエネルギー管理の分野において,電力系統における加熱された議論点である。予測アルゴリズムの改良に焦点を合わせた多くの研究がある。しかしながら,これらのアルゴリズムは,従来の精度検証プロセスが予測データと履歴データの間の安定した相対誤差に基づいているので,複雑な予測検証プロセスによって引き起こされた計算負荷に直面している。この問題を解決するために,本論文は,因子分析フィードバック,傾向分析フィードバック,および多変量非線形回帰分析アルゴリズムを組み合わせた負荷予測法に関する気象を提案する。提案した方法は予測における計算負荷を低減できる。負荷指数に関する傾向解析を示し,気象と負荷指数の間の関係を因子分析によって評価した。予測方程式を多変量非線形回帰分析アルゴリズムによって計算した。予測データと履歴データの間の可変相対誤差を,予測検証過程における精度検証原理として適用した。可変相対誤差は,傾向解析と因子解析の可変精度フィードバックによって計算することができた。提案した方法に基づいて,より効果的で便利な精度検証プロセスを設計した。事例研究を行い,提案した方法を検証した。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： *負荷予測 ,  事例研究 ,  *フィードバック ,  因子分析 ,  *予測 ,  気象 ,  電力系統 ,  *アルゴリズム ,  エネルギー管理
準シソーラス用語： 非線形回帰分析 ,  計算負荷 ,  相対誤差 ,  精度検証 ,  *予測アルゴリズム ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 負荷予測 ,  因子分析フィードバック ,  傾向分析フィードバック ,  多変量非線形回帰分析 ,  可変精度フィードバック

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 可変 ,  フィードバック ,  多変量 ,  予測アルゴリズム