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J-GLOBAL ID：201802269308851861   整理番号：18A0292466

改良したニューラルネットワークアルゴリズムによるスマートグリッドの短期負荷予測【JST・京大機械翻訳】

Short Term Load Forecasting Based on Improved Neural Network Algorithm

著者 (2件)： Wei Qi (哈爾浜理工大学 電气与電子工程学院,黒竜江 哈爾浜,150080) ,  Yang Ming (哈爾浜理工大学 電气与電子工程学院,黒竜江 哈爾浜,150080)
資料名： Ha’Erbin Ligong Daxue Xuebao  (Ha'Erbin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 22  号： 4  ページ： 65-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3248A  ISSN： 1007-2683  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： 短期電力負荷予測の精度を改善するために,実時間電力価格の短期予測のための新しい方法を提案した。まず第一に,いくつかの因子,例えば休日,温度などを参照して,モデルを確立した。第二に,主成分分析は主に次元低減の原理を用いて,次元を減少させた後のマトリックスも元のマトリックスの情報を含んでいる。さらに,神経回路網アルゴリズムは,操作中に局所極小点に陥りやすいので,遺伝的アルゴリズムを用いて最適化を行い,その欠点を除去した。最後に,Matlabシミュレーション訓練により予測結果を得た。実験結果は,ニューラルネットワークの高い非線形性と遺伝的アルゴリズムを用いて,ニューラルネットワークの最適化とPCAの次元縮小の原理によって,最終的予測結果を得ることができることを示した。実験結果は,提案した方法がより高い負荷予測精度を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *スマートグリッド ,  短期予測 ,  次元縮小 ,  *アルゴリズム ,  *予測 ,  神経回路網 ,  主成分分析 ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *負荷予測 ,  非線形性
準シソーラス用語： MATLAB ,  電力価格 ,  短期電力負荷予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： real-time price ,  principal component analysis ,  genetic algorithms ,  BP neural network ,  short-term load forecasting

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： スマートグリッド ,  短期 ,  負荷予測