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【24h】

天候分類型ニューラルネットワークを用いた太陽光発電量予測: 予測誤差低減の一検討

机译:基于天气分类神经网络的光伏发电预测:减少预测误差的研究

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摘要

地球温暖化や化石資源枯渇をはじめとしたエネルギー問題の解決策として,クリーンな自然エネルギーを利用した発電方式に注目が集まっている,一方で,これらの自然変動電源は出力変動が設置環境に依存することから,電力系統に大量達系された場合に,周波数・電力潮流・電圧などの電力品質に悪影響を及ぼすことが懸念されている.そこで,自然変動電源が電力系統に及ぼす影響を定量的に評価するため,国内外で様々な実証実験が行われている.
机译:为了解决诸如全球变暖和化石资源枯竭等能源问题,人们将注意力集中在使用清洁自然能源的发电方法上,另一方面,这些自然波动的电源的输出波动取决于安装环境。因此,担心当将大量电力系统输送到电力系统时,诸如频率,电力流和电压的电力质量会受到不利影响。因此,为了定量地评估自然波动电源对电力系统的影响,在日本和海外进行了各种演示实验。

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    広島大学大学院工学研究科システムサイバネティクス専攻 〒739-8527 東広島市鏡山1-4-1;

    広島大学大学院工学研究科システムサイバネティクス専攻 〒739-8527 東広島市鏡山1-4-1;

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