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J-GLOBAL ID：201902244223831102   整理番号：19A0872799

スマートグリッドのための短期負荷予測手法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Short-Term Load Forecasting Approach for Smart Grid

著者 (4件)： Lv Yue-Chun ,  Xu Xin ,  Xu Rui-Lin ,  Ren Haijun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICITBS  ページ： 602-605  発行年： 2019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： 電力負荷予測の精度を向上させることを含む問題を解決するために,収束速度を高速化して,局所的最小と単一最適化プロセスへの落下の可能性を改良して,スマートグリッドシステムのための電力供給負荷のための短期予測モデルを本論文で確立した。粒子群最適化(PSO)を用いて逆ニューラルネットワークを初期化し,改良遺伝的アルゴリズム(GA)も導入した。交差過程において,親世代の最適値を次世代母集団と統合して,ネットワーク重量を最適化し,モデル性能を改善した。次に,ニューラルネットワークとPCA縮小次元原理の高い非線形性の利点を用いて,Matlabシミュレーションを通して予測結果を得た。結果は,本論文において提案した方式が短期負荷予測のために合理的で効果的であることを示した。Copyright 2019 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： *予測 ,  高速化 ,  短期予測 ,  最適化 ,  *スマートグリッド ,  ニューラルネットワーク ,  *負荷予測 ,  電力供給 ,  シミュレーション ,  ネットワーク
準シソーラス用語： MATLAB ,  最適値 ,  粒子群最適化 ,  収束速度 ,  電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： スマートグリッド ,  短期 ,  予測手法 ,  研究