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J-GLOBAL ID：202202265208655295   整理番号：22A0457329

風力および太陽電力予測のためのデータ,モデルおよび性能メトリックスの批判的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Critical Review of Data, Models and Performance Metrics for Wind and Solar Power Forecast

著者 (5件)： Prema V. (Department of Electrical and Electronics Engineering, B.M.S. College of Engineering, Bengaluru, India) ,  Bhaskar M. S. (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, Renewable Energy Laboratory, Prince Sultan University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Almakhles Dhafer (Department of Electrical Engineering, College of Engineering, Renewable Energy Laboratory, Prince Sultan University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Gowtham N. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Vidyavardhaka College of Engineering, Mysuru, India) ,  Rao K. Uma (Department of Electrical and Electronics Engineering, R.V. College of Engineering, Bengaluru, India)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 667-688  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球規模の気候変動と増加したカーボンフットプリントは,発電と輸送のための化石燃料の使用の減少のための主要な推進力を提供した。太陽PVパネルと陸上およびオフショア風車の成熟製造技術は,従来の化石燃料とのパーで太陽エネルギーを用いて発電コストをダウンした。最初に,太陽と風力発電をマイクログリッドのために想定し,小さな地域コミュニティを供給した。しかし,電力エレクトロニクスにおける進歩は,現在,大きな太陽とウインドファームを主電力グリッドと統合することを容易にした。この文脈において,分散型エネルギー資源の量であるホスト容量(グリッドは,重要なインフラストラクチャのアップグレードなしで)を収容できる。特定の場所でのホスト能力の決定において,風力と太陽発電の不確実性は役割を果たす。時系列気象データを用いた効果的な予測モデルは,風力と太陽発電を予測するために構築できる。この予測は,再生可能エネルギー源が既に設置されているとき,適切なグリッド運用と制御を確実にするのに不可欠である。また,予測は投資決定と配電系統計画の計画段階で有用である。統合グリッドの操作には長期予測が稀であるが,正確な短期予測モデルがスケジューリングに必要である。本論文では,文献で利用可能な様々な予測モデルの広範なレビューを示した。本研究は,主に短期予測に焦点を当て,各モデルで使用されるデータの継続時間と,それらの性能指標の総観的比較を批判的にレビューした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *太陽 ,  スケジューリング ,  *電力 ,  投資 ,  風力発電 ,  太陽エネルギー ,  気候変動 ,  風車 ,  化石燃料 ,  太陽光発電 ,  *風力 ,  インフラストラクチャー ,  陸地 ,  ウインドファーム ,  予測モデル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 風力 ,  太陽 ,  予測 ,  モデル ,  メトリックス ,  レビュー