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J-GLOBAL ID：202202279079085258   整理番号：22A0841736

数値特性クラスタリングに基づく短期太陽光発電出力予測誤差の確率分布に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Probability Distribution of Short-Term Photovoltaic Output Forecast Error Based on Numerical Characteristic Clustering

著者 (7件)： Yan Peng (State Grid Hebei Electric Power Research Institute, Shijiazhuang, China) ,  Xiang Chenmeng (State Grid Hebei Electric Power Research Institute, Shijiazhuang, China) ,  Li Tiecheng (State Grid Hebei Electric Power Research Institute, Shijiazhuang, China) ,  Hu Xuekai (State Grid Hebei Electric Power Research Institute, Shijiazhuang, China) ,  Zhou Wen (State Grid Hebei Electric Power Research Institute, Shijiazhuang, China) ,  Wang Lei (State Grid Hebei Electric Power Research Institute, Shijiazhuang, China) ,  Meng Liang (State Grid Hebei Electric Power Research Institute, Shijiazhuang, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 短期太陽光発電の予測誤差特性解析は,電力系統最適ディスパッチングのための信頼できる参照を提供できる。本論文では,全日誤差レベルをファジィC平均アルゴリズムによって層化した。次に,点予測出力の数値特性に基づく歴史的PV出力データを分類した。一般的Gauss混合モデルを,種々の光起電力出力予測誤差分布の予測誤差分布に適合するために提案した。予報誤差に及ぼす数値特性とともに気象因子の影響を,この解析方法において完全に考慮した。高い揮発性を有する予測点出力を正確に捕捉することができ,信頼できる信頼区間を与える。提案方法は点予測アルゴリズムに無関係であり,強い適応性を持っている。一般的Gauss混合モデルは,誤差分布のピーク多様性,バイアス,およびマルチモーダル特性を満たすことができ,そして,フィッティング効果は正規分布,Laplace分布,およびtLocation-Scale分布モデルより優れていた。誤差モデルは,柔軟形状,簡潔な表現,および工学のための高い実用的価値を持っている。Copyright 2022 Peng Yan et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光起電力 ,  正規分布 ,  ディスパッチング ,  電力系統 ,  気象要素 ,  *太陽光 ,  *クラスタ化 ,  モデル ,  *太陽光発電 ,  多モード ,  性能分析 ,  *予測誤差
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  予測アルゴリズム ,  *発電出力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  電力系統一般  (NB02000E)

引用文献 (32件)：

• H. Wang, L. Ge, H. Li, F. Chi, "A review on characteristic analysis and prediction method of distributed PV," Electric Power Construction, vol. 38, no. 07, pp. 1-9, 2017, in Chinese.
• J. Wang, W. Wang, H. Chen, "Prediction of photovoltaic power generation based on regression-Markov chain," Electrical Measurement and Instrumentation, vol. 56, no. 1, pp. 76-81, 2019.
• Z. Wang, L. He, X. Cheng, J. He, "Method for short-term photovoltaic generation power prediction base on weather patterns," Proceedings of the China International Conference on Electricity Distribution, pp. 213-215, IEEE, Shenzhen, China, September 2014.
• P. Bacher, H. Madsen, H. Nielsen, "Online short-term solar power forecasting," Solar Energy, vol. 83, no. 10, pp. 1772-1783, 2009.
• Z. Zhong, C. Yang, W. Cao, C. Yan, "Short-term photovoltaic power generation forecasting based on multivariable grey theory model with parameter optimization," Mathematical Problems in Engineering, vol. 17, no. 7, pp. 1-9, 2017.

タイトルに関連する用語 (7件)： 数値 ,  クラスタリング ,  短期 ,  太陽光発電 ,  予測誤差 ,  確率分布 ,  研究