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J-GLOBAL ID：202202291763320246   整理番号：22A0287229

不確実性モデリングによる変電所におけるBayesエネルギー分解【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Energy Disaggregation At Substations With Uncertainty Modeling

著者 (2件)： Yi Ming (Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, United States) ,  Wang Meng (Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, United States)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 37  号： 1  ページ： 764-775  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  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： 目標は,目標が骨材測定値から各負荷の消費を推定することである変電所(EDS)におけるエネルギー分解を考慮し,そこでは,いくつかの負荷が電力を消費するかどうかがオペレータに未知であるかどうかである。既存のEDS法は,脱凝集結果の信頼性測定を全く提供できないが,一方,脱凝集精度は,太陽発電のような負荷の揮発性により,異なるデータに対して著しく変化できる。本論文では,負荷を分割するBayes辞書学習ベースアプローチを提案し,リターン推定の不確実性測度を提供した。この手法は,オフライン段階で部分ラベルを用いて記録されたデータからの負荷パターンと分解係数の確率分布を学習する。得られた骨材データの実時間分解において,本手法は各負荷消費の確率分布の平均と共分散を計算し,平均を用いて負荷を推定し,共分散に基づく不確実性指数を計算した。数値実験は,著者らの方法が既存のEDS方法に関して改良分離精度を達成して,不確実性指数が正確に戻した推定の信頼性を測定することを示した。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： 測度 ,  信頼性 ,  電力 ,  オペレータ ,  *不確実性 ,  *変電所 ,  確率分布 ,  骨材 ,  共分散 ,  *モデリング ,  揮発性 ,  太陽光発電
準シソーラス用語： 数値実験 ,  脱凝集 ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  変電  (NB04000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  モデリング ,  変電所 ,  エネルギー ,  分解