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J-GLOBAL ID：202202213131927906   整理番号：22A0311511

エネルギー計画モデルに基づくSuzhou市の再生可能エネルギー統合【JST・京大機械翻訳】

Renewable Energy Integration in Suzhou City Based on EnergyPLAN Model

著者 (10件)： Zhou Lei (State Grid Jiangsu Electric Power Company Suzhou Power Supply Company, Suzhou, China) ,  Huo Molin (State Grid (Suzhou) City & Energy Research Institute, Suzhou, China) ,  Jiang Haiyan (State Grid (Suzhou) City & Energy Research Institute, Suzhou, China) ,  Yang Xudong (College of Energy, Soochow Institute for Energy and Materials Innovations, Soochow University, Suzhou, China) ,  Yao Yurou (College of Energy, Soochow Institute for Energy and Materials Innovations, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhang Yingshi (College of Energy, Soochow Institute for Energy and Materials Innovations, Soochow University, Suzhou, China) ,  Wang Yujie (College of Energy, Soochow Institute for Energy and Materials Innovations, Soochow University, Suzhou, China) ,  Zhang Jiapeng (College of Energy, Soochow Institute for Energy and Materials Innovations, Soochow University, Suzhou, China) ,  Wu Xi (College of Energy, Soochow Institute for Energy and Materials Innovations, Soochow University, Suzhou, China) ,  Cai Qilin (School of Rail Transportation, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 747  ページ： 695-704  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： 本研究では,自己回帰統合移動平均(ARIMA)モデル,灰色モデル,および逆伝搬(BP)ニューラルネットワークモデルと組み合わせたエネルギー予測モデルを蘇州市のために構築した。これに基づいて,エネルギーPLANモデルを採用して,2025年の蘇州のエネルギーシステムを分析し,再生可能エネルギーの最適比率を見つけた。結果は,予測電力消費の偏差と実際のものが9%以内であり,2025年の蘇州の電力消費は,約231.87億kWhであり,それは実際に高いことを示した。風力と太陽電力の最適比率は,それぞれ39%と48%であり,蘇州における再生可能エネルギー開発の大きな可能性を示した。したがって,政府は再生エネルギーと政策指針の開発により多くの注意を払う必要がある。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 太陽 ,  *エネルギー ,  電力 ,  予測 ,  電力消費 ,  *モデル ,  再生エネルギー ,  エネルギーシステム ,  風力 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  ARIMAモデル ,  自己回帰 ,  エネルギー計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： エネルギー需要予測 ,  エネルギーPLANモデル ,  再生可能エネルギー

分類 (1件)： 自然エネルギー一般  (LB03010U)

タイトルに関連する用語 (4件)： エネルギー計画 ,  モデル ,  再生可能エネルギー ,  統合