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J-GLOBAL ID：201902246555850266   整理番号：19A1830676

異なる風速予測問題のための最適モデル選択戦略に基づくハイブリッド予測システム【JST・京大機械翻訳】

Hybrid forecasting system based on an optimal model selection strategy for different wind speed forecasting problems

著者 (3件)： Zhou Qingguo (School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Wang Chen (School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Zhang Gaofeng (School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 250  ページ： 1559-1580  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力エネルギーは持続可能で非汚染の電力供給の重要な役割を表す。温室効果ガスを低減する目的で,風速予測は常に送電網運用と風力発電所計画の重要な要素である。近年,風速時系列の間にかなりの差があるので,風速予測のためのすべてのケースにおいて最良で適用される単一予測モデルがないことを研究が示した。したがって,モデル選択戦略は,風速予測に使用される最悪モデルを防ぐことができる。本研究では,4つのモジュールを含む新しい風速予測システムを開発した。それは,データ解析,モデル選択戦略,修正多目的最適化アルゴリズムと結合した予測処理,およびモデル評価である。このハイブリッド予測システムは,従来の予測モデルの利点を保持し,不適切な予測モデルを排除する。実験結果は,提案したハイブリッド予測システムが最適予測モデルを効果的に選択するだけでなく,風速予測性能を改善できることを実証した。このように,それはスマートグリッドにおける計画とディスパッチのための効果的ツールを提供することができた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  送電系統 ,  *モデル ,  予測モデル ,  ニューラルネットワーク ,  スマートグリッド ,  風力発電所 ,  *風速 ,  温室効果ガス ,  電力供給 ,  風力エネルギー ,  *予測
準シソーラス用語： 最適予測 ,  *予測システム ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイブリッド風速予測システム ,  人工神経回路網 ,  データ解析 ,  モデル選択戦略 ,  修正多目的最適化アルゴリズム

分類 (3件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  局地循環,気流  (DC05090N) ,  ヒートポンプ  (PC03020M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風速予測 ,  問題 ,  モデル ,  選択戦略 ,  予測システム