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J-GLOBAL ID：202202234610920108   整理番号：22A0736150

Betz理論によるモデル選択,ファジィクラスタおよび多目的アルゴリズムと風力エネルギーシミュレーションに基づく風速予測【JST・京大機械翻訳】

Wind speed forecasting based on model selection, fuzzy cluster, and multi-objective algorithm and wind energy simulation by Betz’s theory

著者 (7件)： Zhang Shenghui (State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and Department of Computer and Information Science Organization, University of Macau, Macao 999078, China) ,  Wang Chen (School of Intelligent System Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510006, China) ,  Liao Peng (School of Mathematics and Statistics, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China) ,  Xiao Ling (School of Methematics and Statistics, Xuzhou University of Technology, Xuzhou 221018, China) ,  Fu Tonglin (School of Mathematics and Statistics, LongDong University, Qingyang 745000, China) ,  Fu Tonglin (Shapotou Desert Research and Experiment Station, Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China) ,  Fu Tonglin (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 風力エネルギーは,クリーンで再生可能なエネルギー源として,ウィンドファーム管理者への関心が増している。正確な風速予測と効果的風力エネルギーシミュレーションは,グリッドと結合した風力の能力を増加させ,ウィンドファームの運転コストを減少させることができる。しかし,多くの以前の研究は風速予測に制限され,風力エネルギーシミュレーションを無視している。したがって,グリッド管理はウインドファームの発電を効果的に推定できず,ウインドファームにおける放棄風速の増加につながる。本研究では,風速予測と風力エネルギーシミュレーションの2つのモジュールを含むウィンドファーム補助管理システムを開発した。風速予測モジュールにおいて,最初に,データマイニングアルゴリズムを用いて,ウィンドファームにおける風速時系列データの異なる特徴を分析した。次に,特徴選択アルゴリズムを用いて,ウィンドファームの代表的風速時系列を決定し,そして,それを,元の風速時系列のノイズを効果的に除去するデータ前処理方法と組み合わせた。第二に,修正多目的アルゴリズムに基づく6つのハイブリッドニューラルネットワーク予測モデルを確立して,風速を予測した。最後に,それらをモデル選択戦略と組み合わせて,各時点に対して最良の予測値を得た。風力エネルギーシミュレーションモジュールにおいて,Betz理論を用いて,風車の物理的変換プロセスを推定し,風力発電の範囲を決定した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  雑音 ,  *シミュレーション ,  *風速 ,  管理システム ,  風力発電 ,  風車 ,  特徴選択 ,  *クラスタ ,  *風力 ,  ウインドファーム ,  予測モデル ,  データマイニング
準シソーラス用語： 時系列データ ,  *風速予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 修正多目的アルゴリズム ,  ファジィc平均クラスタ ,  モデル選択戦略 ,  Betz理論 ,  風速予測

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 理論 ,  モデル選択 ,  ファジィ ,  クラスタ ,  アルゴリズム ,  風力エネルギー ,  シミュレーション ,  風速予測