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J-GLOBAL ID：201802259050765409   整理番号：18A1435509

GAN技術に基づく自己エネルギー混合モデリングとパラメータ同定法【JST・京大機械翻訳】

We-energy Hybrid Modeling and Parameter Identification With GAN Technology

著者 (4件)： Sun Qiuye (東北大学信息科学与工程学院 沈陽110819) ,  Hu Jingwei (東北大学信息科学与工程学院 沈陽110819) ,  Yang Lingxiao (東北大学信息科学与工程学院 沈陽110819) ,  Zhang Huaguang (東北大学信息科学与工程学院 沈陽110819)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 44  号： 5  ページ： 901-914  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  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： エネルギーインターネットのサブユニットとして,自己エネルギー(We-energy,WE)はエネルギー間の双方向伝送と柔軟な変換を実現する。異なる運転条件での自己エネルギーの運転特性には大きな差異があるので,既存の方法は正確に同定できない。上述の問題を解決するために,本論文は,自己エネルギーネットワークの構造に基づくGAN技術に基づくデータ-機構ハイブリッド駆動方式を提案して,自己エネルギーモデルのパラメータを同定した。GAN(Generativeadversarialnetworks)モデル中の訓練データと専門家の経験を結合し、ファジー分類を行った。異なる運転条件の下での自己エネルギーのモデルスイッチング問題を解決した。戦略的勾配フィードバックを含む改良GAN技術を用いて,モデルのトレーニングを行い,自己エネルギーの出力系列の離散問題を解決した。シミュレーション結果は,提案モデルがより高い同定精度とより良い一般化を持っていて,効果的にシステムの種々の動作条件の下で各々のノードの状態変化をシミュレーションすることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ネットワーク ,  モデル ,  サブユニット ,  インターネット ,  *自己エネルギー ,  駆動方式 ,  フィードバック
準シソーラス用語： ファジィ分類 ,  訓練データ ,  運転特性 ,  運転条件 ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Energy internet ,  we-energy (WE) ,  generative adversarial networks (GAN) ,  generative model ,  adversarial learning ,  zero-sum game

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： GaN ,  自己エネルギー ,  混合モデリング ,  パラメータ ,  同定法