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首页> 外文期刊>電気学会論文誌 B:電力·エネルギー部門誌 >風力発電のための広域気象データによる風速時系列予測の検討
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風力発電のための広域気象データによる風速時系列予測の検討

机译：基于广域气象数据的风力发电风速时间序列预测研究

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This paper describes an application of a neural network for forecasting to time variation of wind velocity. We discuss the forecasted results of wind velocity of 4 m/s or more on the day as a case study. The neural network is used to forecast the wind velocity and the pattern matching is used to choose the training data of the neural network. It is found from our investigations that forecasting accuracy of the time series of wind velocity is improved by utilization the pattern matching of the weather map data. From the power generation simulation result, it is confirmed that the error of wind velocity greatly affects the power output. Therefore, the prediction accuracy of wind velocity is important.%近年，電力などのエネルギー分野において規制緩和と市rn場の自由化が進む中で，新エネルギーや再生エネルギーなrnどを利用した多くの分散型電源が系統に導入されるとともrnに，PPS（特定規模電気事業者）による電力の需給契約がrn増加している。
机译：本文介绍了神经网络在风速随时间变化的预测中的应用。作为案例研究，我们讨论了一天中风速为4 m / s或更高的预测结果。速度和模式匹配用于选择神经网络的训练数据，从我们的调查中发现，利用天气地图数据的模式匹配可以提高风速时间序列的预测准确性。仿真结果表明，风速误差对功率输出有很大影响，因此，风速的预测精度非常重要。％近年来，在电力等能源领域，对城市市场的放松管制和自由化正在发展。随着将使用新能源和可再生能源的许多分布式电源引入电网，PPS（特定规模的电力公司）的电力供需合同数量正在增加。

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