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J-GLOBAL ID：201802264934720732   整理番号：18A0188131

空間相関を考慮した短期風力発電の確率的予測【Powered by NICT】

Short-term wind power probabilistic forecasting considering spatial correlation

著者 (5件)： Wang Junxiong (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education Shandong University Jinan, China) ,  Han Xueshan (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education Shandong University Jinan, China) ,  Jiang Jiayin (Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education Shandong University Jinan, China) ,  Li Wenbo (State Grid Shandong Electric Power Rresearch Institute Jinan, China) ,  Ma Yanfei (State Grid Jinan Power Supply Company Jinan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EI2  ページ： 1-6  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： 風力発電確率的予測は電力系統の運用と配分に非常に重要である。しかし,ほとんどの研究者が領域の複数のウィンドファームの局所情報よりもむしろ空間相関情報を用いた風力発電を予測するための方法に焦点を当てた。本論文では,空間相関を考慮した短期風力発電の確率的予測アプローチを提案した。本来,目的変数と高度に相関説明変数のセットを相互情報量を計算することにより選択した。次に,主成分分析は,データを再構築し,説明変数の次元を低減することを援助できる。最後に,標的ウィンドファームの短期間風力発電を予測するために紹介した条件付カーネル密度推定。世界エネルギー予測競争2014のデータセットに関する事例研究は,提案手法では従来手法に比べてより良い性能を達成できることを立証した。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： 事例研究 ,  *予測 ,  主成分分析 ,  相互情報量 ,  電力系統 ,  *風力発電 ,  ウインドファーム ,  再構成
準シソーラス用語： 目的変数 ,  *空間相関 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 空間相関 ,  短期 ,  風力発電 ,  確率 ,  予測