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J-GLOBAL ID:201902219466678419   整理番号:19A0487992

Fos-ELMアルゴリズムに基づく短期太陽光発電予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Short-Term Photovoltaic Power Prediction Model Based on an FOS-ELM Algorithm
著者 (3件):
資料名:
巻:号:ページ: 423  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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電力系統における太陽光発電(PV)電力の比率の増加によって,その変動と断続性の問題は,より顕著になった。PV電力の使用の負の影響を減らすために,著者らは,新しいデータによって時代遅れたデータを常に取り替えることができる忘却機構(FOS-ELM)を有するオンライン逐次極端学習機械に基づく短期PV電力予測モデルを提案した。歴史的気象データと歴史的PV電力データを用いて,次の期間のPV電力を予測した。シミュレーション結果は,このモデルが短い訓練時間と高い精度の利点を持つことを示した。このモデルは,電力配分部門スケジュール発電計画を支援するだけでなく,空間的および時間的補償と協調電力制御を支援することができ,電力系統の最適運用と同様にセキュリティと安定性にとって重要である。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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太陽光発電  ,  電力系統一般 
引用文献 (23件):

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