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J-GLOBAL ID：202002245223407399   整理番号：20A1340240

ハイブリッドWRFとANNモデルを用いた風速イベント予測【JST・京大機械翻訳】

Wind Speed Event Forecasting using a Hybrid WRF and ANN Model

著者 (2件)： Groch Matthew (Stellenbosch University,Department of Electrical Engineering,Stellenbosch,South Africa) ,  Vermeulen Hendrik J. (Stellenbosch University,Department of Electrical Engineering,Stellenbosch,South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICPES  ページ： 1-6  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： 本研究は,効果的な高風速停止短期予測ツールの開発に対して,プリルドを形成する。コールドスタート気象研究および予測モデルを,ウィンドファームにおける風事象を予測するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)と結合した。予測器は,2つの風速閾値,すなわち12ms-1と18ms-1を超えるウィンドファームにおけるタービン数の推定を24時間予測水平に対して目標とした。2つのメトリックスは,予測,すなわちイベントのピークの大きさ,およびイベントにおける閾値風速を超えるタービンの数に目標である。このモデルが12ms-1閾値に対して良好に機能し,閾値風速を超えるタービンの増加割合を改善することを示した。18ms-1閾値に対して,中間ANNモデルを,関心の風速範囲における予測を改善するために導入した。改良したモデルは,良好な高風速事象予測器をもたらした。その結果,数値予測モデルの精度は,より高い風速で極めて重要であることが分かった。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： *風速 ,  気象 ,  ニューラルネットワーク ,  タービン ,  短期予測 ,  数値予測 ,  ウインドファーム ,  予測モデル
準シソーラス用語： 低温始動 ,  メトリックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： WRF ,  モデル ,  風速 ,  イベント ,  予測