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J-GLOBAL ID：202002237143629542   整理番号：20A1151395

Copula理論とKPCA-GRNN結合に基づく地域統合エネルギーシステムの多負荷短期予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Short-term multiple load prediction model for regional integrated energy system based on Copula theory and KPCA-GRNN

著者 (3件)： Ma Jianpeng (青島大学電气工程学院,山東青島,266071) ,  Gong Wenjie (国网青島供電公司,山東青島,266002) ,  Zhang Zhicheng (青島大学電气工程学院,山東青島,266071)
資料名： Diangong Dianneng Xinjishu  (Diangong Dianneng Xinjishu)
巻： 39  号： 3  ページ： 24-31  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2503A  ISSN： 1003-3076  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： 多変量負荷と多重負荷と気象要因の間の非線形相関を,Copula理論によって分析した。モデルのサンプル集合を分析結果に基づいて構築して,サンプル集合をカーネル主成分分析(KPCA)によってデカップリングして,一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)モデルを採用して,多変量負荷を予測して,モデルパラメータを遺伝的アルゴリズムによって最適化した。中国北部の建築区域の総合エネルギーシステムの夏季の多負荷における電気負荷と冷負荷の実例を例として、他の2種類の予測モデルと対比し、検証を行った。Copula理論とKPCA-GRNN結合に基づく地域統合エネルギーシステムの多負荷短期予測モデルは,高い予測精度を持ち,このモデルは一定の応用価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  夏 ,  気象要素 ,  多重化 ,  デカップリング ,  エネルギーシステム ,  中国北部 ,  全エネルギー ,  遺伝的アルゴリズム ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  モデルパラメータ ,  一般回帰ニューラルネットワーク ,  *地域統合 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 理論 ,  地域統合 ,  エネルギーシステム ,  短期予測 ,  モデル