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J-GLOBAL ID：201902283653665713   整理番号：19A2343410

海洋波により生成された電力を予測するためのランダムフォレストと物理ベースモデルの結合:Mutriku波農場の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Combining random forests and physics-based models to forecast the electricity generated by ocean waves: A case study of the Mutriku wave farm

著者 (6件)： Serras Paula (NE & Fluid Mechanics Dept, University of the Basque Country/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU), Bilbao, Spain) ,  Ibarra-Berastegi Gabriel (NE & Fluid Mechanics Dept, University of the Basque Country/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU), Bilbao, Spain) ,  Ibarra-Berastegi Gabriel (Joint Research Unit, Spanish Oceanographic Institute- University of the Basque Country/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU), Plentziako Itsas Estazioa, Plentzia, Spain) ,  Saenz Jon (Joint Research Unit, Spanish Oceanographic Institute- University of the Basque Country/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU), Plentziako Itsas Estazioa, Plentzia, Spain) ,  Saenz Jon (Dept. of Applied Physics II, University of the Basque Country/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU), Leioa, Spain) ,  Ulazia Alain (NE & Fluid Mechanics Dept, University of the Basque Country/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU), Eibar, Spain)
資料名： Ocean Engineering  (Ocean Engineering)
巻： 189  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0597A  ISSN： 0029-8018  CODEN： OCENBQ  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： 本論文では,ランダムフォレストを物理ベースのモデルと組み合わせて,Bisca湾におけるMutriku波農場の電力出力を予測した。分析した期間は2014~2016年で,予測層は4時間ステップで24時間であった。ランダムフォレスト(RF)機械学習技術を用いて,1)Mutrikuで発生した電気,2)Mutrikuの最近接格子点でのECMWF波モデルによって作られた波動エネルギーフラックス(WEF)予測,および3)Biscay湾の海洋と大気データ。この最後の入力に対して,拡張経験的直交関数(EOFs)を計算し,これらのデータの次元を低減し,一方,ほとんどの情報を保持した。予測はR-二乗,平均絶対誤差(MAE),平均絶対誤差(MAPE)を用いて評価した。このモデルは,8~10時間以上で持続性予測を容易に上回った。最も正確な予測はこれら3つの入力の全てを用いて達成される。このアプローチは,電力市場に波動農場を効果的に統合するのに役立つ可能性がある。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： *事例研究 ,  *電力 ,  *海洋 ,  波動 ,  *波浪 ,  *農場 ,  機械学習 ,  電力市場 ,  *予測 ,  流体力学
準シソーラス用語： 持続性 ,  平均絶対誤差 ,  エネルギーフラックス ,  機械学習技術 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 室tri波ファーム ,  電力予測 ,  ランダムフォレスト ,  機械学習 ,  流体力学

分類 (3件)： 海洋施設  (RC14020A) ,  海洋エネルギー  (LB03050M) ,  エネルギー変換装置  (LC01020U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 海洋波 ,  予測 ,  ランダムフォレスト ,  物理 ,  モデル ,  農場 ,  研究