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J-GLOBAL ID：202102270778531701   整理番号：21A2779400

EMDとカオス理論を用いた風力の短期予測【JST・京大機械翻訳】

Short-term prediction of wind power using EMD and chaotic theory

著者 (4件)： An Xueli (State Key Laboratory of Control and Simulation of Power System and Generation Equipments, Dept. of Thermal Engineering, Tsinghua University, Haidian District, Beijing 100084, China) ,  Jiang Dongxiang (State Key Laboratory of Control and Simulation of Power System and Generation Equipments, Dept. of Thermal Engineering, Tsinghua University, Haidian District, Beijing 100084, China) ,  Zhao Minghao (State Key Laboratory of Control and Simulation of Power System and Generation Equipments, Dept. of Thermal Engineering, Tsinghua University, Haidian District, Beijing 100084, China) ,  Liu Chao (State Key Laboratory of Control and Simulation of Power System and Generation Equipments, Dept. of Thermal Engineering, Tsinghua University, Haidian District, Beijing 100084, China)
資料名： Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation  (Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation)
巻： 17  号： 2  ページ： 1036-1042  発行年： 2012年 
JST資料番号： W3226A  ISSN： 1007-5704  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： ウィンドファーム電力の強い非線形,複雑性および非定常特性のため,経験的モード分解(EMD),カオス理論および灰色理論によるハイブリッド予測モデルを構築した。EMDを用いて,ウィンドファーム電力をいくつかの固有モード関数(IMF)成分と1つの残留成分に分解した。灰色予測モデルを用いて残留成分を予測した。IMF成分のために,カオス時系列が予測するために最大Lyapunov指数予測方法を使用するならば,それらの特性を同定した。そうでないならば,予測に灰色予測モデルを使用する。残留成分およびすべてのIMF成分の予測結果は,ウィンドファーム電力のための極限予測結果を作り出すために集計した。極限予測結果は,提案方法が良い予測精度を持ち,ウィンドファーム電力の短期予測に使用できることを示した。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： 予測技法 ,  電力 ,  定常特性 ,  *風力 ,  *短期予測 ,  *カオス ,  ウインドファーム ,  予測モデル
準シソーラス用語： Lyapunov指数 ,  灰色理論 ,  予測精度 ,  複雑性 ,  経験的モード分解 ,  *カオス理論 ,  固有モード関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 電力予測 ,  ハイブリッド予測モデル ,  経験的モード分解 ,  カオス特性同定 ,  最大Lyapunov指数予測法 ,  グレイ予測モデル

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： カオス理論 ,  風力 ,  短期予測