NRBFNによる風力発電予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE22081,PSE22101,SPC22129

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/【D】産業応用部門 半導体電力変換合同研究会

発行日: 2022/03/07

タイトル(英語): An NRBFN-based Method for Wind Power Generation Prediction

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|ＮＲＢＦＮ|風力発電|RBFN|NRBFN|Wind power generation

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, 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 a method for wind power generation prediction with Normalized Radial Basis Function Network (NRBFN) of Artificial Neural Network (ANN). Wind power generation has advantage to suppress the emission of carbon dioxide, but has a drawback that the generation output is affected by the meteorological conditions significantly. As a result, it is one of challenges to predict it with high accuracy. In this paper, NRBFN which is an extension model of RBFN is proposed to handle it. The proposed method is successfully applied to real data.

本誌: 2022年3月10日-2022年3月11日電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会-4

本誌掲載ページ: 89-94 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,024 Kバイト