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J-GLOBAL ID：202002264813450052   整理番号：20A0341772

農村地域における大規模風力エネルギー推定のための機械学習と地理情報システム【JST・京大機械翻訳】

Machine learning and geographic information systems for large-scale wind energy potential estimation in rural areas

著者 (4件)： Assouline Dan (Solar Energy and Building Physics Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Station 18, 1015 Lausanne, CH) ,  Mohajeri Nahid (Sustainable Urban Development Programme, Department for Continuing Education, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Mauree Dasaraden (Solar Energy and Building Physics Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Station 18, 1015 Lausanne, CH) ,  Scartezzini Jean-Louis (Solar Energy and Building Physics Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Station 18, 1015 Lausanne, CH)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1343  号： 1  ページ： 012036 (6pp)  発行年： 2019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： 長期の風力において,クリーンで,安全で,手頃で,利用できることは,再生エネルギーの最も有望な供給源の1つである。しかし,その最適化された利益のある利用は,様々な環境における非常に揮発性の挙動を考えると,関心のある場所における可能性の推定を必要とする。本研究では,全スイスの農村地域における大規模な理論的風速の可能性を推定するために,機械学習(ランダムフォレスト),地理情報システムおよび風パラメトリックモデルの組み合わせを用いた方法論を提案した。農村地域における毎月の風速は,風速測定と国内で利用可能ないくつかの気象学的,地形学的および風特異的特徴に基づいて推定される。風速値とそれらの関連不確実性を,地域をカバーする200x200[m~2]ピクセルの規模で,地方の商業風力タービン設置の典型的な高さ(z=100m)で計算した。しかし,開発された方法論は,関心のあるデータの利用可能性を与えられて,任意の大きな領域に適用できる。その結果,スイスの場合には,風力タービンは,各画素に対して,そして各タービン設置に対して,平均80kW,スイス農村地域において平均80kW,そして,最も適切な画素において1600kWまで,ほぼ無視できない設置電力容量を表すことができることを示した。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： *風力 ,  *風 ,  *農業地区 ,  画素 ,  気象学 ,  不確実性 ,  電力 ,  タービン ,  *機械学習 ,  風速 ,  地形学 ,  スイス連邦 ,  最適化 ,  *地理情報システム ,  風車

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 農村地域 ,  大規模 ,  風力エネルギー ,  推定 ,  機械学習 ,  地理情報システム