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J-GLOBAL ID：202002263027635440   整理番号：20A2500819

毎日の電力消費曲線に基づく典型的産業の負荷特性の分類と合成法【JST・京大機械翻訳】

A Classification and Synthesis Method for Load Characteristics of Typical Industry Based on Daily Electricity Consumption Curves

著者 (6件)： Song Junying (State Grid Hunan Electric Power Co.LTD,Dispatch Control Center,Changsha,China) ,  Mao Zhenyu (Hunan University,College of Electrical and Information Engineering,Changsha,China) ,  Li Xinran (Hunan University,College of Electrical and Information Engineering,Changsha,China) ,  Liu Taowen (State Grid Hunan Electric Power Co.LTD,Dispatch Control Center,Changsha,China) ,  Zhong Wei (State Grid Hunan Electric Power Co.LTD,Dispatch Control Center,Changsha,China) ,  Cui Yiwei (Hunan University,College of Electrical and Information Engineering,Changsha,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICPRE  ページ： 78-84  発行年： 2020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： 毎日の負荷電力曲線だけがデータポイントの瞬時電力特性を考慮するので,より大きい消費者負荷外乱は,実際の負荷特性を記述する毎日の負荷曲線の能力に影響を及ぼすであろう。消費者の実際の負荷特性を表す唯一の基礎として毎日の負荷電力曲線を取り上げ,誤判断を引き起こし,典型的な産業負荷特性の記述に誤差をもたらす。そのような問題を解決するために,本論文は,従来のK平均クラスタリング技術を使用して,電力利用者電気エネルギーデータ取得システムに基づく毎日の電力消費曲線を得て,次に,より正確な典型的産業クラスタ中心曲線を得て,そして,消費者の毎日の電力消費曲線に基づく典型的産業負荷特性の分類と合成法を提案した。結果は,毎日の負荷電力曲線の従来のクラスタ化方式と比較して,提案方法がクラスタ化結果,クラスタ化品質,およびクラスタ化精度において一定の利点を有することを示した。それは,毎日の負荷パワー曲線自体の限界を克服して,負荷変動の全体的傾向を反映する利点を持って,本区域における消費者の電力消費特性を正確に反映することができて,このように,それは良い応用展望を持った。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： 消費者 ,  *電力消費 ,  データ収集システム ,  負荷曲線 ,  クラスタ化 ,  *負荷特性 ,  負荷変動 ,  負電荷
準シソーラス用語： 産業クラスタ ,  電気エネルギー ,  電力利用 , 【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 (6件)： 電力消費 ,  曲線 ,  産業 ,  負荷特性 ,  分類 ,  合成法