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J-GLOBAL ID：202002232423291827   整理番号：20A0081401

風力を予測するための適応ニューロ-ファジィ推論システムの熟練度評価:マレーシアの事例研究【JST・京大機械翻訳】

Proficiency Assessment of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System to Predict Wind Power: A Case Study of Malaysia

著者 (6件)： Sarkar Md. Rasel (University of Malaya,Dept. of Mechanical Engineering,Kuala Lumpur,Malaysia) ,  Nahar Mst. Jesmin (Begum Rokeya University,Dept. of Mathematics,Rangpur,Bangladesh) ,  Nadia Awatif (Ahsanullah University of Science & Technology,Dept. of EEE,Dhaka,Bangladesh) ,  Halim Md. Abdul (World University of Bangladesh,Dept. of EEE,Dhaka,Bangladesh) ,  Hossain Rafin S. M. Sajjad (World University of Bangladesh,Dept. of EEE,Dhaka,Bangladesh) ,  Rahman Md. Mamunur (World University of Bangladesh,Dept. of EEE,Dhaka,Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICASERT  ページ： 1-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力発電予測は,潜在的風力発電所の熟練度評価のために必要であり,風力エネルギーの技術的および経済的統合を既存の送電網に改善することができる。本研究の目的は,風力発電の潜在的場所選択のためにマレーシアにおけるKuala LumpurとMelakaの間の風力予測の解析を比較することである。2013年12月から2015年12月にかけて3年間にわたってマレーシアの2か所から現地データを収集した。モデルは,適応ニューロファジィインタフェイスシステム(ANFIS)によって開発された。さらに,ソフトコンピューティングANFISの有用性を風力予測に適用した。それは,4つの入力可変温度,湿度,圧力および風速を含み,そして,出力可変風力を,MATLABを用いて行った。風力を得るために,風速をマレーシアの気象部門から収集した。提案したANFISの予測モデルは,推定風力の誤差値に基づく高い能力と信頼性を明確に示した。したがって,ANFISモデルは,平均絶対誤差(MAE),根平均二乗誤差(RMSE),平均絶対百分率誤差(MAPE)および決定係数(R2)を解析するのに優れた結果を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  風力発電 ,  敷地選定 ,  風力発電所 ,  信頼性 ,  *事例研究 ,  風力エネルギー ,  風速 ,  気象 ,  予測誤差 ,  湿度 ,  *風力 ,  送電系統 ,  マレーシア
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  ソフトコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 風力 ,  予測 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  熟練度 ,  評価 ,  マレーシア ,  研究