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登録内容 (EID=270895)

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種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨):
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨): 博士後期課程学生による研究報告 [継承]
組織 (推奨): 1.徳島大学.先端技術科学教育部.システム創生工学専攻 (2006年4月1日〜) [継承]
著者 (必須): 1.北島 孝弘 ([徳島大学.工学部.電気電子工学科]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース])
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学籍番号 (推奨): **** [ユーザ]
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2.安野 卓 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気エネルギー分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気エネルギー講座])
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学籍番号 (推奨):
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3. (英) Sori Hitoshi (日) 曽利 仁 (読) そり ひとし
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Study on Output Prediction System of Wind Power Generation Using Complexed-valued Neural Network with Multipoint GPV Data  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In this paper, we propose a prediction system of wind power generation ahead of 24 h by using a complex-valued neural network (CVNN). To predict the output of wind power generation, it is necessary to predict the wind speed accurately. Generally, wind data is expressed as a vector, which has both magnitude and direction. Therefore, it is also possible to treat wind data by a complex number and then use it as input information of the CVNN, which is very useful for operation of a complex number and nonlinear data. In computer simulations, we use multipoint numerical weather prediction data that surround the wind prediction point to realize long-time prediction. Thereby, we expect that the CVNN can take into account wind dynamics in two-dimensional space. Several simulation results and t-tests demonstrate the effectiveness of the proposed prediction system.  (日) 本論文は,複素ニューラルネットワークを用いた1時間先の風力発電の出力予測システムを提案している.風はベクトルで表されることに着目し,それを実部と虚部からなる複素数として表現する.そして,複素ニューラルネットワークの入力情報として与えることによって,風速と風向を同時に予測する.風データは,気象庁から得られる多地点の数値予報データを用い,風力発電機のパワーカーブを用いて出力予測値を算出する.過去の観測データを用いたシミュレーションにより,提案システムの予測精度を検証している.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): 電気学会 [継承]
誌名 (必須): 電気学会共通英語論文誌 ([電気学会])
(pISSN: 1931-4973, eISSN: 1931-4981)

ISSN (任意): 1931-4981
ISSN: 1931-4973 (pISSN: 1931-4973, eISSN: 1931-4981)
Title: IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING
Supplier: The Institute of Electrical Engineers in Japan
Publisher: Wiley Publishing
 (Wiley  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
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(必須): 8 [継承]
(必須): 1 [継承]
(必須): 33 39 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2013年 1月 初日 (平成 25年 1月 初日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.1002/tee.21788    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意):
WOS (任意): 000312944000005 [継承]
Scopus (任意): 2-s2.0-84871845798 [継承]
機関リポジトリ (任意):
評価値 (任意):
被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● Takahiro Kitajima, Takashi Yasuno and Hitoshi Sori : Study on Output Prediction System of Wind Power Generation Using Complexed-valued Neural Network with Multipoint GPV Data, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.8, No.1, 33-39, 2013.
欧文冊子 ● Takahiro Kitajima, Takashi Yasuno and Hitoshi Sori : Study on Output Prediction System of Wind Power Generation Using Complexed-valued Neural Network with Multipoint GPV Data, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.8, No.1, 33-39, 2013.

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