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J-GLOBAL ID：201802263604637172   整理番号：18A1344828

短期風速予測のためのハイブリッド法【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Method for Short-Term Wind Speed Forecasting

著者 (8件)： Zhang Jinliang (School of Economics and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) ,  Zhang Jinliang (Center for Energy and Environmental Policy Research, Beijing Institute of Technology, Beijing 100181, China) ,  Wei YiMing (Center for Energy and Environmental Policy Research, Beijing Institute of Technology, Beijing 100181, China) ,  Wei YiMing (School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing 102206, China) ,  Tan Zhong-fu (School of Economics and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) ,  Wang Ke (Center for Energy and Environmental Policy Research, Beijing Institute of Technology, Beijing 100181, China) ,  Wang Ke (School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing 102206, China) ,  Tian Wei (School of Management and Economics, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL 60616, USA)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 9  号： 4  ページ： 596  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 短期風速予測の精度は風力発電にとって非常に重要である。本論文において,アンサンブル経験的モード分解(EEMD),適応ニューラルネットワークベースのファジィ推論システム(ANFIS)と季節的自己回帰統合移動平均(SARIMA)を結合するハイブリッド方法を,短期風速予測のために提示した。元の風速級数は,周期的および非線形の両方に分解される。次に,ANFISモデルを用いて非線形級数を捉え,SARIMAモデルを周期系列に適用した。南ダコタの2つの風サイトに基づく数値試験結果は,このハイブリッド法の効率を示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *風速 ,  *風 ,  風力発電 ,  モデル
準シソーラス用語： *ハイブリッド法 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  自己回帰 ,  適応ニューラルネットワーク ,  アンサンブル経験的モード分解 ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 短期風速予測 ,  アンサンブル経験的モード分解(EEMD) ,  適応ニューラルネットワークに基づくファジィ推論システム(ANFIS) ,  季節的自己回帰統合移動平均(SARIMA)

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  風力発電  (NB03120Q)

引用文献 (31件)：

• Erdem, E.; Shi, J. ARMA based approaches for forecasting the tuple of wind speed and direction. Appl. Energy 2011, 88, 1405-1414.
• Liu, H.P.; Shi, J.; Erdem, E. Prediction of wind speed time series using modified Taylor Kriging method. Energy 2010, 35, 4870-4879.
• Watson, S.J.; Landberg, L.; Halliday, J.A. Application of wind speed forecasting to the integration of wind energy into a large scale power system. IEE Proc. Gener. Transm. Distrib. 1994, 141, 357-362.
• Landberg, L. Short-term prediction of the power production from wind farms. J. Wind Eng. Ind. Aerodyn. 1999, 80, 207-220.
• Negnevitsky, M.; Johnson, P.; Santoso, S. Short term wind power forecasting using hybrid intelligent systems. In Proceedings of the IEEE Power Engineering General Meeting, Chicago, IL, USA, 24-28 June 2007; pp. 1-4.

タイトルに関連する用語 (3件)： 短期 ,  風速予測 ,  ハイブリッド法