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J-GLOBAL ID:201902251396011922   整理番号:19A2211022

移動窓と多目的粒子群最適化アルゴリズムに基づく新しい風速予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A novel wind speed forecasting model based on moving window and multi-objective particle swarm optimization algorithm
著者 (6件):
資料名:
巻: 76  ページ: 717-740  発行年: 2019年 
JST資料番号: H0624A  ISSN: 0307-904X  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)
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正確な風速予測は,送電網セキュリティ,電力系統管理,運用および市場経済において重要である。しかし,ほとんどの研究は,2つの問題を同時に扱う研究が少なく,精度または安定性の改善のみに焦点を当てている。したがって,著者らは,多目的粒子群最適化に基づく新規結合モデルを提案して,それを,エコー状態ネットワークのキーパラメータを最適化するために適用した。大部分の組合せ風速予測方法は,個々の方法を結合するために組合せ理論を使用して,本論文は,3つの人工ニューラルネットワークの中間風速予測結果を結合するために,エコー状態ネットワークを使用した。さらに,本論文では,移動窓に基づく新しいデータセット分割機構を適用した。最初に,入力データの長さを,1ステップ,2ステップおよび3ステップ風速予測のために,5から15まで変化させ,その後,入力ベクトルの最適長を得ることができた。次に,提案した方法をさらに検証するために,入力ベクトルのこの最適長を他のデータセットに適用した。提案した予測モデルの予測有効性を検証するために,米国の国家風力発電技術センターのM2塔の80/分風速データを例として取り上げた。実験結果は,提案したアルゴリズムが予測精度と安定性において他の10の比較モデルより優れていることを示して,それは以前に提案した複合モデルより良く機能した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. 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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システム・制御理論一般  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法 
タイトルに関連する用語 (5件):
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