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J-GLOBAL ID：202102288142677258   整理番号：21A0190538

系統協調/分散型エネルギーシステム開発に向けた機械学習による電力需要の重回帰分析

著者 (5件)： 佐々木瑛太 (東京工大) ,  大久保辰哉 (東京工大) ,  葛西祐也 (東京工大) ,  長谷川馨 (東京工大) ,  伊原学 (東京工大)
資料名： 化学工学会秋季大会研究発表講演要旨集(CD-ROM)  (化学工学会秋季大会(CD-ROM))
巻： 51st  ページ： ROMBUNNO.PB142  発行年： 2020年 
JST資料番号： L0827B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.緒言.近年の太陽電池(PV)のシステムコスト低下により,今後のさらなるPV導入拡大が予想される.一方,PV出力は気象条件により変動するため,その大量導入には電力需要と供給を常に一致させる必要がある.既存の集中型電力システムでは,電力系統...【本文一部表示】

シソーラス用語： *エネルギー供給 ,  機械学習 ,  多重回帰分析 ,  電力需要 ,  *太陽電池 ,  *発電 ,  エネルギー管理 ,  予測モデル ,  回帰分析
準シソーラス用語： *分散型エネルギーシステム

分類 (2件)： 太陽電池  (NC03084O) ,  発電一般  (NB03010W)

タイトルに関連する用語 (7件)： 系統 ,  協調 ,  分散型エネルギーシステム ,  開発 ,  機械学習 ,  電力需要 ,  重回帰分析