前処理付きニューラルネットワークによる風力発電予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE21070,PSE21083

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2021/09/18

タイトル(英語): A Preconditioned Artificial Neural Network Technique for Wind Power Forecasting

著者名: 渡辺 航太郎(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Kohtaro Watanabe(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: ＲＢＦＮ|ウェーブレット変換|風力発電|ＮＲＢＦＮ|RBFN|Wavelet transform|Wind power generation|NRBFN

要約(日本語): 本稿では、RBFNを用いた風力発電予測法を提案する。再生可能エネルギーは気象条件により発電出力が変動しやすいため, 発電計画に不確定性をもたらすことが懸念されている。そのため, 電力系統において再生可能エネルギーの出力を正確に予測することは重要な課題である。提案法では, 入力変数の前処理手法としてウェーブレット変換を用いたRBFNと改良型RBFNのNRBFNによる風力発電予測法を提案し, その有効性を示すとともに、それらを比較することを目的とする。

要約(英語): This paper proposes an ANN (NRBFN) that based method for wind power forecasting. As ANN, Normalized Radial Basis Function Network is an extention of RBFN (Radial Basis Function Network) is used to provide predicted values. Due to the uncertainties of wind power generation，more accurate forecasting models are required to deal with ELD and UC. In this paper，the Wavelet Transform is emplyed to extract features of input variables as a precondition technique so that the integration of NRBFN with the Wavelet Transform is developed. The effectiveness of the proposed method is demonstrated for real data.

本誌: 2021年9月21日－2021年9月22日電力技術/電力系統技術合同研究会－4

本誌掲載ページ: 13-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,086 Kバイト