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J-GLOBAL ID：201802278822969403   整理番号：18A0429360

知識ベース短期負荷予測法における類似日の選択のための温度と日近接を考慮した優先度指数【Powered by NICT】

Priority index considering temperature and date proximity for selection of similar days in knowledge-based short term load forecasting method

著者 (5件)： Karimi M. (Electrical Engineering Department, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran) ,  Karami H. (Electrical Engineering Department, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Gholami M. (Electrical and Engineering Department, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran) ,  Khatibzadehazad H. (Electrical Engineering Department, Niroo Research Institute, Tehran, Iran) ,  Moslemi N. (Electrical Engineering Department, Niroo Research Institute, Tehran, Iran)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 144  ページ： 928-940  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 短期負荷予測(STLF)は電力系統のエネルギー管理における重要な課題の一つである。STLF結果の精度を増加させるのは,エネルギーシステムスケジューリングを改良し,操作コストを減少した。提案し,ニューラルネットワーク,ファジィシステム,回帰ベースとニューロ-ファジィ法のような短期負荷予測されてきた種々の方法。本論文では,他の方法に比べて計算時間とメモリが少ないことを知識ベース法を検討した。知識ベースの短期負荷予測法の精度は類似日の選択のための新しい優先指標を提案することにより改善された。この指標では,温度類似性と近接性を同時に考慮した。STLFにおける温度の影響を考察し,より効率的にするために,システムは,より小さな領域に分割し,システム全体のSTLFは全ての地域のSTLFを集めることにより計算した。提案した方法は,試料の実データ,イランの国家電力ネットワーク上で実装された精度と計算時間の観点でBayesニューラルネットワークと局所線形ニューロ-ファジィ手法と比較して提案した方法の利点を示すことである。は,提案した方法は,年平均絶対百分率誤差(MAPE)を減少させ,より信頼性の高い負荷予測を生成することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  曖昧さ ,  記憶装置 ,  エネルギー管理 ,  イラン・イスラム共和国 ,  信頼性 ,  *負荷予測 ,  電力系統 ,  *知識ベース ,  類似性 ,  ニューラルネットワーク ,  *優先度 ,  線形性 ,  CPU時間
準シソーラス用語： ファジィシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 短期負荷予測 ,  類似日選択 ,  電力系統分配効果 ,  優先指標 ,  知識ベース予測

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 知識 ,  短期 ,  負荷予測 ,  類似 ,  優先度 ,  指数