IEEE-CIS第3技術課題における予測と最適化の方法論【JST・京大機械翻訳】

Bean Richard

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202741376144 整理番号：22P0283506

IEEE-CIS第3技術課題における予測と最適化の方法論【JST・京大機械翻訳】

Methodology for forecasting and optimization in IEEE-CIS 3rd Technical Challenge

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発行年： 2022年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

この報告は,IEEE-CIS第3技術課題で使用される方法論Iの記述を提供する。予測のために,Iはオーストラリアの気象局(BOM)によって提供された太陽変数を用いた分位回帰森林手法を用い,ヨーロッパセンターからの気象変数の多くは,中~中気象予報(ECMWF)のものである。建築物のグループと太陽インスタンスの全てを,時間とともに密接に相関することが観察されたので,一緒に訓練した。使用した他の変数は,1日と1日の時間に基づくフーリエ値,および週の日の組み合わせのためのバイナリ変数を含んだ。時系列のための開始日付は,フェーズ1に基づいて注意深く調整して,洗浄と閾値は,各々の時系列のために観察したエラー比率を減少するために使用した。最適化のために,開発した予測を用いて4段階アプローチを用いた。第1に,混合整数プログラム(MIP)を,反復および再帰+1回オフ活動のために解決し,次に,これらの各々を混合整数二次プログラム(MIQP)を用いて拡張した。一般的戦略は,”アレイ”と”タプル”アプローチから2つ(”アレイ”)の1つから選択し,一方,特定のステップ改善戦略を5つ(”無強制放電”)の1つから選択した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

放射,大気光学 , 天気予報 , 粒状物調査測定 , 太陽光発電

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