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J-GLOBAL ID：202202236614023917   整理番号：22A0859446

ヒマラヤ地域における人工ニューラルネットワークを用いた風力エネルギー予測【JST・京大機械翻訳】

Wind energy forecasting using artificial neural network in himalayan region

著者 (2件)： Puri Vinod (Department of Electrical Engineering, BGSB University, Rajouri, Jammu and Kashmir, India) ,  Kumar Nikhil (Department of Electrical Engineering, BGSB University, Rajouri, Jammu and Kashmir, India)
資料名： Modeling Earth Systems and Environment  (Modeling Earth Systems and Environment)
巻： 8  号： 1  ページ： 59-68  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4739A  ISSN： 2363-6211  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 将来は電気エネルギー発生の風力エネルギーに依存する。風のアベイラビリティは,沿岸地域または適切な標高の山岳地域のいずれかである。本研究は山岳地域の風力エネルギーアベイラビリティに焦点を当てた。この目的のために,Pir Panjal Rangeと呼ばれるヒマラヤ地域の風のデータ収集,および海面から1200mの高さのサイトを選択した。選択されたサイトは,風の流れに提供される障害物がないような方法である。これらは自然に発生するサイトであり,風力エネルギー抽出に適し,本研究の目的でもある。風速,気温および空気密度としてデータを収集し,風力エネルギーを予測した。予測は出力における電力の信頼性を維持するのに役立つ。また,近い将来の風力エネルギーと発電の将来展望を与える。従って,必要な計画は,システムの信頼性を改善するために行うことができる。人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて風力エネルギーを予測した。本研究で使用するANNアルゴリズムは,風速の30日データ,訓練目的のための温度と空気密度,および風力エネルギーの予測を使用する。プログラミングはMATLAB環境で行われ,一方,結果は評価され,検証のための実際のデータと比較された。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG part of Springer Nature 2021 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 ,  気温 ,  風速 ,  信頼性 ,  電力 ,  *ニューラルネットワーク ,  海面 ,  山岳地 ,  有効エネルギー ,  沿岸地区 ,  データ収集 ,  ヒマラヤ
準シソーラス用語： MATLAB ,  標高 ,  電気エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 風力エネルギー予測 ,  人工ニューラルネットワーク ,  風速 ,  風力エネルギー

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒマラヤ ,  地域 ,  人工ニューラルネットワーク ,  風力エネルギー ,  予測