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J-GLOBAL ID：202002233063102284   整理番号：20A2363628

太陽予報の調和:地理的階層上のホモ分散Gauss誤差による確率的予測【JST・京大機械翻訳】

Reconciling solar forecasts: Probabilistic forecasting with homoscedastic Gaussian errors on a geographical hierarchy

著者 (3件)： Yagli Gokhan Mert (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore (NUS), Singapore) ,  Yang Dazhi (Singapore Institute of Manufacturing Technology, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore) ,  Srinivasan Dipti (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore (NUS), Singapore)
資料名： Solar Energy  (Solar Energy)
巻： 210  ページ： 59-67  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0099A  ISSN： 0038-092X  CODEN： SRENA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 階層的予測と調整は太陽工学の分野に新しい。このシリーズ,すなわちYang et al.(2017a,2017b)とYagli et al.(2019b)の以前の論文では,時空間階層にわたって得られた決定論的太陽予報のための様々な調和技術を論じた。本論文は,確率空間への議論を拡大して,再調整が確率的予測の性能にどう影響するかを研究する。さらに,調整前後のパラメトリック予測分布の品質を比較した。2つのデータセットを用いて発生する日先と時間先の予報を調和させるために,4つの最小トレースベースの調和技術を使用した。(1)Californiaにおける318の模擬PVシステムに対する分散型太陽発電,および(2)Arizona上の衛星導出放射照度。経験的結果は,調整が点予測の精度を改善するだけでなく,鮮鋭度,較正およびスキルスコアに関して高品質予測分布に導くことを示した。さらに,そのような改良は,非常に一般的であり,データ,階層構造,および根底にある予測モデルに依存しないようである。Copyright 2020 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： *太陽 ,  数値予報 ,  鮮鋭度 ,  地理学 ,  太陽光発電 ,  階層構造 ,  放射照度 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 高品質 ,  決定論 ,  太陽光発電システム ,  スキルスコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  数値天気予報 ,  確率的予測 ,  調停 ,  衛星由来放射照度 ,  太陽予測

分類 (2件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (9件)： 太陽 ,  予報 ,  調和 ,  地理 ,  階層 ,  ホモ ,  誤差 ,  確率 ,  予測