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J-GLOBAL ID：201902213137992608   整理番号：19A2067797

ARIMA時系列に基づく分散光起電力システムの出力予測方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Photovoltaic power prediction in distribution network based on ARIMA model time series

著者 (7件)： Zhao Binbin (国网天津市電力公司,天津,300010) ,  Wang Ying (国网天津市電力公司,天津,300010) ,  Wang Bin (国网天津市電力公司,天津,300010) ,  Xuan Wenbo (国网天津市電力公司,天津,300010) ,  Lei Zheng (国网天津市電力公司,天津,300010) ,  Ge Leijiao (天津大学 電气自動化与信息工程学院,天津,300072) ,  Xu Xiaomeng (国网天津市電力公司,天津,300010)
資料名： Kezaisheng Nengyuan  (Kezaisheng Nengyuan)
巻： 37  号： 6  ページ： 820-823  発行年： 2019年 
JST資料番号： C4094A  ISSN： 1671-5292  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： 分散光起電システムの出力予測は,配電網を協調してスケジューリングし,分散光起電発電の鍵である。本文では、天津のある地区配電網における分散型光起電力発電所の電力特性について研究し、ARIMA時系列に基づく分散型光起電力システムの出力予測モデルを構築した。さらに,ARIMA時系列とニューラルネットワークに基づく分散光起電システムの出力予測モデルと,ARIMA時系列とサポートベクトルマシンに基づく分散光起電システムの出力予測モデルを構築し,3つの予測モデルの予測誤差を比較した。結果は,他の2つの予測モデルと比較して,ARIMA時系列とサポートベクトルマシン予測モデルに基づく予測誤差が,それぞれ7.02%,9.13%,9.35%と9.48%であり,予測誤差が,晴天,霧霧,曇天,および雨天の条件下で,それぞれ,7.02%,9.13%,9.35%,および9.48%であることを示した。このモデルの年間予測誤差は13.65%であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 晴天 ,  モデル ,  発電所 ,  発電 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  *電力 ,  *光起電力 ,  予測モデル ,  予測誤差 ,  スケジューリング
準シソーラス用語： 曇天 ,  配電網 ,  *出力予測 ,  *ARIMAモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： ARIMA ,  時系列 ,  光起電力 ,  出力予測 ,  研究