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J-GLOBAL ID：202002258551591501   整理番号：20A2701525

最小ゲートユニットと分位回帰に基づく確率的風速予測【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Wind Speed Forecasting based on Minimal Gated Unit and Quantile Regression

著者 (5件)： Chen Tianyang (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Haidian Dist., Beijing, China) ,  Qian Zheng (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Haidian Dist., Beijing, China) ,  Jing Bo (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Haidian Dist., Beijing, China) ,  Wan Jiangwen (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Haidian Dist., Beijing, China) ,  Zhang Fanghong (CSIC HaiZhuang Wind power Co., Ltd, Yubei Dist., Chongqing, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1659  号： 1  ページ： 012039 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  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： 高品質風速予測(WSF)は,電力系統計画と運用に非常に重要である。本論文では,最小ゲートユニット(MGU)と量子化回帰(QR)に基づくハイブリッド法を2時間WSFのために提案した。最初に,異常データをSCADAシステムの操作モードを用いてフィルタリングして,線形補間アルゴリズムを欠測データ補完のために使用する。第二に,本論文は,MGUネットワークの内部ユニットとして条件付き分位を埋め込んだ。著者らは,異なる分位条件の下でMGUネットワークのパラメータを推定し,確率的WSFを得るために,各分位条件の下で出力を計算した。最後に,3つの風力タービンから収集したSCADAデータをモデル性能を試験するために適用した。点と区間評価基準を適用して,モデル性能を評価した。結果は,提案モデルが,典型的方法と比較して,ポイントと間隔予測の両方によって多段階WSFを得ることができて,それは間隔予測とより低い計算コストにおいてより高い正確さを持つことを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  量子化 ,  *ネットワーク ,  フィルタリング ,  風車 ,  評価基準 ,  系統計画 ,  SCADAシステム ,  運転モード
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  計算コスト ,  高品質 ,  線形補間 ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (3件)： ゲート ,  確率 ,  風速予測