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J-GLOBAL ID：202102254531512304   整理番号：21A2870463

ユーザ側における知的エネルギー管理システムのための電力消費の負荷予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Load forecasting framework of electricity consumptions for an Intelligent Energy Management System in the user-side

著者 (4件)： Cardenas Juan J. (MCIA Research Group, Universitat Politecnica de Catalunya, Rambla Sant Nebridi, Edifici GAIA, Terrassa 08222, Spain) ,  Romeral Luis (MCIA Research Group, Universitat Politecnica de Catalunya, Rambla Sant Nebridi, Edifici GAIA, Terrassa 08222, Spain) ,  Garcia Antonio (MCIA Research Group, Universitat Politecnica de Catalunya, Rambla Sant Nebridi, Edifici GAIA, Terrassa 08222, Spain) ,  Andrade Fabio (MCIA Research Group, Universitat Politecnica de Catalunya, Rambla Sant Nebridi, Edifici GAIA, Terrassa 08222, Spain)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 5  ページ： 5557-5565  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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)

抄録/ポイント： 本研究では,適応ニューラルネットワーク推論システム(ANFIS)に基づいて自動的に構成された電力消費予測フレームワークを提案した。この枠組みは,インテリジェントエネルギー管理システム(IEMS)に支援を与える目的で,自動車工場のような工業プラントに実装することを目的とする。予測目的は,経済的,環境的および電気的重要性能指標を最適化し,改善するために,意思決定(すなわち,スケジューリング作業日,オンオフ生産ライン,負荷ピークを避けるためのシフト電力負荷など)をサポートすることである。基本構造アルゴリズム,ANFISアルゴリズムを,自動構成システムモデリングを得る目的で,多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)によって構成した。このシステムを自動車工場の独立した部分に実装し,その主負荷の高いランダム性のために選択した。予測の時間分解能は4分の1時間であった。これらの挑戦的な条件下で,自律構成,システム学習,および予後を,成功でテストした。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  意思決定 ,  学習 ,  スケジューリング ,  プラント ,  *電力消費 ,  *負荷予測 ,  予後 ,  生産ライン ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 自律性 ,  ランダム性 ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予測 ,  モデリング ,  ANFIS ,  インテリジェントEMS ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： エネルギー管理システム ,  電力消費 ,  負荷予測 ,  フレームワーク