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J-GLOBAL ID：201902275486118194   整理番号：19A1788427

サポートベクトル回帰に基づく低電力消費電力発電所電力予測ユニットの設計【JST・京大機械翻訳】

A Design of Electricity Generating Station Power Prediction Unit with Low Power Consumption Based on Support Vector Regression

著者 (4件)： Liu Bing (Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Tong Qifan (Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Feng Lei (Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Fu Ping (Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 157  ページ： 259-268  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発電所運転のプロセスの間,その出力電力は環境因子によって影響されるので,大きな変動がある。実時間で発電所の環境データと出力を監視できるならば,発電所の運転状態の正確で効果的な推定を行うことができる。この要求を満たすために,サポートベクトル回帰アルゴリズムに基づく発電所電力予測ユニットを設計した。ユニットの電力消費は非常に低く,機械学習を用いることにより,各指標の特性と規則をセンサにより収集された環境データから学習できる。新しく収集したデータを処理して分析することによって,発電所のリアルタイム運転状態を監視することができた。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電力消費 ,  *電力 ,  アルゴリズム ,  *予測 ,  効果 ,  機械学習 ,  *発電所 ,  センサ
準シソーラス用語： 運転状態 ,  実時間 ,  環境因子 ,  出力電力 ,  *低電力化 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 出力パワー ,  実時間モニタ ,  機械学習 ,  サポートベクトル回帰 ,  低電力消費

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  火力発電  (NB03040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： サポートベクトル回帰 ,  低電力 ,  消費電力 ,  発電所 ,  予測 ,  設計