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J-GLOBAL ID：202202212033715143   整理番号：22A0778221

再生可能エネルギー解析学のための知的ツールと技術:PV発電予測に関するレビュー【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Tools and Techniques for Renewable Energy Analytics: A Review on PV Generation Prediction

著者 (2件)： Pattnaik Amruta (Dr. Akhilesh Das Gupta Institute of Technology and Management, Delhi, India) ,  Tomar Anuradha (Netaji Subhas University of Technology, Delhi, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 802  ページ： 341-362  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去数十年の配電系統では,多くの開発と変換が進んでいる。電気電化と呼ばれるハイブリッド再生エネルギー資源(RERs)ベースのデバイスと低電圧(LV)配電系統への非再生可能エネルギーの電力変換は,分散型エネルギー資源(DER)からのグリーンエネルギーの浸透の増加を観察する。今日,グリーンエネルギーまたは再生可能エネルギーは,顕著なエネルギー源になる。PV電力は,低コスト,環境に優しい,自然界で豊富であり,固定が容易であるので,他の再生可能エネルギーと比較して有望なRESの1つである。高光起電力(PV)浸透を有するLV配電網は,運転および制御問題に直面している。さらに,利用可能なPV電力の効率的な利用を確実にするマイクログリッドの最適運転のために,正確なPV予測は必須である。近年,人工知能技術およびデータ分析ツールの応用は,LV配電系統,マイクログリッドの技術-経済的および安全な操作を確実にするための興味を得た。この章は,光起電力発電予測のために開発された様々なインテリジェントツールと技術の詳細なレビューを提示することを目的とする。予測時間範囲に基づいて,PV予測方法を,短期,中期,長期予測の3つのカテゴリーに分類した。PV予測結果の精度は適用した方法論に依存するだけでなく,特徴の最適選択と考慮されたデータセットにも依存することが観察された。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  光起電力 ,  浸透 ,  電圧 ,  *電力 ,  配電系統 ,  電化 ,  人工知能 ,  太陽光発電 ,  長期予測 ,  電力変換 ,  マイクログリッド
準シソーラス用語： 低電圧 ,  最適運転 ,  *発電予測 ,  配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  データ解析 ,  予測 ,  知的ツール ,  太陽光発電予測

分類 (3件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  エネルギー貯蔵  (LC02000F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 再生可能エネルギー ,  解析学 ,  ツール ,  PV ,  発電予測 ,  レビュー