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J-GLOBAL ID：201802266359033965   整理番号：18A2190988

ラフ集合とBPネットワークに基づくマイクログリッド短期負荷予測【JST・京大機械翻訳】

Short-Term Load Forecasting of Micro Grid Based on Rough Sets and BP Neural Network

著者 (4件)： Wang Shuai (中国鉱業大学 信息与電气工程学院,江蘇 徐州,221008) ,  Wang Wenshuang (中国鉱業大学 信息与電气工程学院,江蘇 徐州,221008) ,  Sun Wei (中国鉱業大学 信息与電气工程学院,江蘇 徐州,221008) ,  Zhang Kehe (江蘇省電力公司 徐州供電公司,江蘇 徐州,221000)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 25  号： 8  ページ： 1528-1533  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  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： ラフ集合とBPニューラルネットワークの2つの知的制御アルゴリズムを結合して,短期負荷予測モデルを提案した。まず、マイクログリッド負荷に影響する気象と日のタイプなどの要素を利用して、ラフ集合を用いて、履歴データの属性ディシジョンテーブルを構築し、属性還元アルゴリズムを通じて属性を簡約し、マイクログリッド負荷を影響するコア要素を見つけ、そしてこのコア要素をBPニューラルネットワークの入力量としてマイクログリッド負荷を予測する。BPネットワークは,遅い収束速度と局所最適の欠陥に陥るので,シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズムに基づくBPニューラルネットワークの新しいモデルを提案した。実験結果は,ラフ集合と改良BPニューラルネットワークの新しいモデルがマイクログリッドの負荷予測に良い効果を持ち,この方式の有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ディシジョンテーブル ,  有効性 ,  *負荷予測 ,  アルゴリズム ,  *ラフ集合 ,  *マイクログリッド ,  シミュレーテッドアニーリング ,  気象 ,  遺伝的アルゴリズム ,  モデル
準シソーラス用語： 収束速度 ,  制御アルゴリズム ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラフ集合 ,  BPネットワーク ,  マイクログリッド ,  短期 ,  負荷予測