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J-GLOBAL ID：201802285238703921   整理番号：18A1147793

太陽光発電のための多変量予測間隔【JST・京大機械翻訳】

Multivariate prediction intervals for photovoltaic power generation

著者 (2件)： Golestaneh Faranak (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Gooi Hoay Beng (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISGT-Asia  ページ： 1-5  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： 確率的予測における現在の文献は,個々に各ランダム変数の不確実性を定量化することに焦点を合わせている。これにより,異なる位置および/または異なるリードタイムにおける不確実性の相互依存性構造についてのインフォーミングの失敗が生じた。多くのランダム変数の間に正または負の相関があるとき,それらのための予測領域は多変量または結合不確実性集合によって反映されなければならない。既存の文献は,多変量不確実性集合モデリングの領域で非常に原始的である。本論文では,不確実性領域を多変量予測区間の形で生成した。著者らは,連続的なリードタイムにおけるPV発電の相関挙動を特性化することにおいて,GaussおよびR-ViNEコピュラの性能を調べた。適合度とスキルスコアに基づいて,コピュラを比較した。GaussおよびR-ViNE多変量密度から生成されたシナリオから多変量予測間隔を生成するための枠組みを作成した。得られた多変量予測間隔を,それらの較正と鮮鋭度に基づいて評価した。この手法を,PV電力測定と天気予報を含む実世界データセットで試験した。本論文では,地域における将来の研究の基礎として役立つPV電力の多変量不確実性モデリングのための一連の有用な解析と比較結果を提供した。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： 電力 ,  モデリング ,  調達期間 ,  *太陽光発電 ,  不確実性 ,  天気予報 ,  *予測 ,  鮮鋭度 ,  発電 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 適合度 ,  コピュラ ,  相互依存性 ,  ランダム変数 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  物理分析一般  (CC03011F) ,  斜面安定,掘削変形  (RA03070L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 太陽光発電 ,  多変量 ,  予測