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J-GLOBAL ID：202202273083546739   整理番号：22A1115658

情報エントロピーと多目的最適化に基づく統合電力負荷点間隔予測システム【JST・京大機械翻訳】

An integrated power load point-interval forecasting system based on information entropy and multi-objective optimization

著者 (4件)： Wang Kang (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) ,  Wang Jianzhou (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) ,  Zeng Bo (School of Management Science and Engineering, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China) ,  Lu Haiyan (School of Computer Science, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Australia)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 314  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： 社会全体の電力需要の急速な成長の時代の間,電力負荷の正確な予測は,安定した電力供給を保証するためにますます重要になった。それにもかかわらず,歴史的モデルはデータ自体の構造に対処しず,単一モデルはデータの非線形特性を正確に決定できない。これは正確で安定な予測を可能にしない。このギャップを埋める目的で,本論文は革新的インテリジェント電力負荷点間隔予測システムを提案した。システムは時系列を離散化して,次に,ファジィ化によって効率的次元縮小を実行して,提案した多目的最適化アルゴリズムによって5つのベンチマーク深い学習モデルのマルチレベル最適化を実行して,最後に予測結果の不確実性を分析した。他のモデルと開発した予測システムを比較する実験を3つのデータセットで実施し,予測結果を多重展望からの検証のために議論した。シミュレーション結果は,提案モデルが,優れた予測精度,ロバスト性,および不確実性解析能力を持ち,正確な決定論的予測情報と変動間隔解析を提供して,グリッドの長期的安全性と安定性と操作を確実にすることを示した。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： *最適化 ,  シミュレーション ,  不確実性 ,  最適化手法 ,  電力需要 ,  多重化 ,  モデル ,  *負荷 ,  磁気ギャップ ,  次元縮小 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *多目的最適化 ,  離散化 ,  予測精度 ,  *電力負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電力負荷予測 ,  ファジィ情報粒子 ,  組合せ最適化戦略 ,  点間隔予測システム

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報エントロピー ,  多目的最適化 ,  統合 ,  電力負荷 ,  予測システム