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J-GLOBAL ID：202102239254856888   整理番号：21A0444981

水力発電所の発電予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting of Electricity Generation for Hydro Power Plants

著者 (5件)： Javed Umer (National University of Sciences and Technology (NUST),Islamabad,Pakistan) ,  Fraz Muhammad Moazam (National University of Sciences and Technology (NUST),Islamabad,Pakistan) ,  Mahmood Imran (Brunel University,Department of Computer Science,London,Uxbridge,United Kingdom,UB8 3PH) ,  Shahzad Muhammad (National University of Sciences and Technology (NUST),Islamabad,Pakistan) ,  Arif Omar (National University of Sciences and Technology (NUST),Islamabad,Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HONET  ページ： 32-36  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： 今日の現代技術の世界とエレクトロニクスの急速な増加需要において,電力は日常生活の必須で不可欠な部分になった。開発途上国または発展途上国は,電力の需要と供給を管理するために,いくつかの異なる課題に直面している。電力需要と電力の供給の間のギャップは,経済成長に非常に強い影響を及ぼす。エネルギーの予測は,与えられた条件下で電力の需要の突然の変化をタイムリーに同定する政策立案者にとって重要な役割を果たすであろう。この目的のために,水力発電所からの発電を予測するモデルを開発した。水力発電所からのパラメータの他に,予測モデルはダムの流域における温度と降雨を取り入れた。本研究では,ダム流域面積の気温と降雨データで拡張された過去5年間の毎日の発電から成るTarbelaダムの生データに関するエネルギー発生傾向のデータを分析した。さらに,エネルギー生産を予測するために,異なる教師つき機械学習と時系列ベースモデルを適用した。提案した解決策は,水力発電所のエネルギー生産の将来の予測に基づいており,より良い意思決定における政策立案者を支援することができる。提案した研究作業は,地域の気象条件を考慮したエネルギー需要と生産の間の増加するギャップを最小化するのに役立つであろう。また,予測傾向からの偏差を研究することによって,電力の電力生産における異常または故障を検出する発電所管理を助けることができる。著者らの提案方法は,2.47だけの平均絶対誤差で発電の生産を予測することができる。Copyright 2021 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： 気温 ,  降雨 ,  意思決定 ,  経済成長 ,  電力 ,  *発電所 ,  *発電 ,  電力需要 ,  ダム ,  流域 ,  気象条件 ,  発展途上国 ,  電子技術 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *水力発電所 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 水力発電所 ,  発電予測