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J-GLOBAL ID:202102214882572076   整理番号:21A1193684

新しい数学的ハイブリッド法に基づく中国の電力需要予測のための解析とモデリング【JST・京大機械翻訳】

Analysis and Modeling for China’s Electricity Demand Forecasting Based on a New Mathematical Hybrid Method
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 33  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7203A  ISSN: 2078-2489  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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電力需要予測は,電力産業開発戦略と発電目標を策定する国の科学的根拠を提供することができ,さらに国家経済の持続可能で,健康で急速な発展を促進する。本論文では,電力需要を予測する新しい数学的ハイブリッド法を提案した。電力需要特性に沿って,共同予測モデルのフレームワークを確立して,2つの手順に分割した:最初に,修正GM(1,1)モデルとロジスティックモデルを使用し,単一予測を作った。次に,誘導規則化加重調和平均化演算子(IOWHA)を適用して,これらの2つの単一モデルを結合して,共同予測を作った。予測結果は,この新しいハイブリッドモデルが,単一予測手法と従来の共同予測法の両方より優れていることを示し,従って,前述のジョイント予測モデルの高い予測妥当性と精度を検証した。最後に,2016~2020年における中国の電力需要に関する詳細予測-アウトコームについて議論して,次の5年にわたってスムーズに遅い成長を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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電力工学・電力事業一般 
引用文献 (30件):
  • Sevik, S. An analysis of the current and future use of natural gas-fired power plants in meeting electricity energy needs: The case of Turkey. Renew. Sustain. Rev. 2015, 52, 572-586.
  • O’Connell, N.; Pinson, P.; Madsen, H. Benefits and challenges of electrical demand response: A critical review. Renew. Sustain. Rev. 2014, 39, 686-699.
  • Trotter, I.M.; Bolkesjø, T.F.; Féres, J.G.; Hollanda, L. Climate Change and Electricity Demand in Brazil: A Stochastic Approach. Energy 2016, 102, 596-604.
  • Kishita, Y.; Yamaguchi, Y.; Umeda, Y. Describing Long-Term Electricity Demand Scenarios in the Telecommunications Industry: A Case Study of Japan. Sustainability 2016, 8, 52.
  • Schweizer, V.J.; Morgan, M.G. Bounding US electricity demand in 2050. Technol. Forecast. Soc. Chang. 2016, 105, 215-223.
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