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J-GLOBAL ID：201802265274136319   整理番号：18A1598432

容量妥当性研究におけるリスクの推定改善のための気象データの利用【JST・京大機械翻訳】

Use of meteorological data for improved estimation of risk in capacity adequacy studies

著者 (3件)： Wilson Amy L. (School of Mathematics, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Zachary Stan (School of Mathematics, University of Edinburgh, Edinburgh, UK) ,  Dent Chris J. (School of Mathematics, University of Edinburgh, Edinburgh, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PMAPS  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 本論文では,付加的気象(温度,風)データの使用を検討し,有意な風力発電を伴うシステムにおける容量適合性に対するリスク計量のより信頼できる推定値を得た。多くの統計的条件(実際に満足する)の注意深い検証を必要とするこのアプローチの利点は,かなり長いデータセットが風力発電の分布を推定するために使用される可能性があり,従って需要の高い風の重要な地域におけるデータ不足の深刻な問題を克服する。更なる利点は,ブロックブートストラッピング手順を用いて,風力発電に関連する残りの不確実性を評価し,望ましいリスク計量に対する不確実性の影響を評価することである。これは,そのような不確実性推定が可能でなく,リスク計量の計算値に関する重大な懸念がある可能性がある後キャスト法とは対照的である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 推定量 ,  *気象 ,  風力発電 ,  風 ,  *気象データ ,  不確実性 ,  適応性
準シソーラス用語： 妥当性研究 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 妥当性 ,  研究 ,  リスク ,  推定 ,  気象データ