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J-GLOBAL ID:202102228242918256   整理番号:21A0163599

太陽電池アレイの出力分布特性を考慮した異常値データマイニング法とその応用【JST・京大機械翻訳】

Outlier data mining method considering the output distribution characteristics for photovoltaic arrays and its application
著者 (9件):
資料名:
巻:ページ: 2345-2357  発行年: 2020年 
JST資料番号: W3058A  ISSN: 2352-4847  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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太陽光発電(PV)電力の設置容量の持続可能な成長は,PVプラントの運転と保全に大きな課題をもたらした。スマート操作の重要な機能として,性能解析,モデリング,評価,および故障診断は,ますます要求されている。しかし,プラント内のPVアレイの運転中に大量の異常値が発生し,上記の機能の実現に多くの困難をもたらす。この問題を解決するために,PVアレイの出力分布特性を考慮した異常値洗浄法を提案した。最初に,種々の外部環境条件の下のPVアレイ操作データの分布特性を分析して,異常値の分布特性と法則を論じる。次に,アレイ出力特性に基づいて,2段階量子化アルゴリズムを用いて,異常値を修正した。続いて,事例研究により,提案した方法が異なる種類の異常値を効果的に同定できることを示した。本論文の主な貢献は,外部環境に影響されるPVアレイ異常値分布の説明と,PVアレイ操作の閾値設定とその故障診断へのデータクリーニング法の最初の適用である。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. 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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太陽光発電 
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