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J-GLOBAL ID：201902265557386271   整理番号：19A1438881

光起電力発電送電網の需要バランス予測研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Demand Balance Prediction of Power Supply System of Photovoltaic Power Grid

著者 (3件)： He Zujun (江蘇科技大学電子信息学院,江蘇鎮江,212001) ,  Zhou Guanghui (江蘇科技大学電子信息学院,江蘇鎮江,212001) ,  Yang Yifei (江蘇科技大学電子信息学院,江蘇鎮江,212001)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 36  号： 3  ページ： 115-119  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 光起電発電の出力電力を正確に予測することは,太陽光発電電力網の供給システムの平衡性へのインパクトを低減でき,電力供給システムの需要バランスと安全運転を保証するが,従来の方法では,太陽光発電出力予測誤差が大きく,応答時間が長く,送電網の需要供給バランスの問題を満たさない。動的領域パーティクルスウォーム最適化BPニューラルネットワークの光起電力予測法を提案し、動的領域を利用してパーティクルスウォームを動的に分割し、粒子がタイムリーに更新できないため、個体群を局所極値または早熟に陥入させ、改良後のパーティクルスウォーム最適化BPニューラルネットワークの重みと閾値を最適化させた。動的領域改良パーティクルスウォーム(PSO)とBPニューラルネットワーク(BPNN)の利点を結合して,電力予測を行い,いくつかの評価基準を総合的に考慮した。シミュレーション結果は,上記のモデルがより高い予測精度を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ダイナミックレンジ ,  *予測 ,  太陽光発電 ,  *光起電力 ,  スウォーム ,  太陽光 ,  *送電系統 ,  予測技法 ,  最適化 ,  *発電 ,  シミュレーション ,  *電力 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 予測精度 ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 光起電力 ,  発電 ,  送電 ,  需要 ,  バランス ,  予測 ,  研究