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J-GLOBAL ID：202102230470020870   整理番号：21A0989457

ラフ集合属性低減と重み最適化に基づくナイーブBayes風力区間予測アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Naive Bayesian Wind Power Interval Prediction Approach Based on Rough Set Attribute Reduction and Weight Optimization

著者 (5件)： Yang Xiyun ,  Fu Guo ,  Zhang Yanfeng ,  Kang Ning ,  Gao Feng
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 11  ページ： 1903  発行年： 2017年11月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  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)

抄録/ポイント： 間欠性と不確実性は風力の大規模統合に大きな課題をもたらし,風力の確率的区間予測に関する研究は電力系統計画と運転にとってますます重要になっている。本論文では,ラフ集合(RS)理論と粒子群最適化(PSO)を組み合わせたNaive Bayes風力予測間隔モデルを提案して,風力予測性能をさらに改善した。最初に,設計した予測区間モデルにおいて,入力変数をラフ集合理論を用いた属性有意性に基づいて同定した。次に,Naive Bayes分類器(NBC)を確立して,予測電力クラスを得た。最後に,NBCの上部とより低い出力重みをPSOによって区分的に最適化して,最適予測間隔の上限と下限を計算するために使用する。提案したアプローチの優位性を,固定出力重みを有するNaive Bayesモデルおよび固定出力重みを有するラフ集合-Naive Bayesモデルとの比較によって実証した。提案したラフ集合-Naive Bayes-粒子スウォーム最適化法は,異なる信頼レベルの下で,確率的予測間隔のより高い範囲とより狭い平均帯域幅を有することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  電力 ,  不確実性 ,  風力発電 ,  帯域幅 ,  *風力 ,  間欠性 ,  系統計画 ,  *ラフ集合
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  Naive Bayes ,  粒子スウォーム ,  ラフ集合論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 風力発電 ,  予測区間 ,  ラフ集合 ,  ナイーブBayes分類器 ,  粒子群最適化

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

引用文献 (28件)：

• Miller, N.W.; Guru, D.; Clark, K. Wind generation. IEEE Ind. Appl. Mag. 2009, 15, 54-61.
• Khosravi, A.; Nahavandi, S. Combined nonparametric prediction intervals for wind power generation. IEEE Trans. Sustain. Energy 2013, 4, 849-856.
• Shi, J.; Guo, J.; Zheng, S. Evaluation of hybrid forecasting approaches for wind speed and power generation time series. Renew. Sustain. Energy Rev. 2012, 16, 3471-3480.
• Chen, N.; Qian, Z.; Nabney, I.T.; Meng, X. Wind Power Forecasts Using Gaussian Processes and Numerical Weather Prediction. IEEE Trans. Power Syst. 2014, 29, 656-665.
• Liu, H.; Erdem, E.; Shi, J. Comprehensive evaluation of ARMA-GARCH(-H) approaches for modeling the mean and volatility of wind speed. Appl. Energy 2011, 88, 724-732.

タイトルに関連する用語 (5件)： ラフ集合 ,  属性 ,  最適化 ,  風力 ,  予測