並列化NEを用いた短時間先アンサンブル日射量予測に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE23160,PSE23152

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: 2023/09/22

タイトル(英語): A Study on Short-Term Ensemble Insolation Forecasting Using Parallelized NE

著者名: 石部 晃史(明治大学),川崎 章司(明治大学)

著者名(英語): Koshi Ishibe(Meiji University),Shoji Kawasaki(Meiji University)

キーワード: 日射量予測|ニューラルネットワーク|アンサンブル|遺伝的アルゴリズム|並列処理|insolation forecasting|neural network|ensemble|genetic algorithm|parallel processing

要約(日本語): 本研究では、発電出力に大きく影響する日射量をニューラルネットワークの学習アルゴリズムに遺伝的アルゴリズムを適用したニューロエボリューションを用いて短時間先日射量予測をアンサンブル予測にすることで単一の予測を行うより精度向上を図れるか検証した。また、ニューロエボリューションは学習時間が長くなってしまう課題があり、短時間先の予測を行ううえでGPUで並列化を行うことによって課題の解消を図った。

要約(英語): In this study, We verified the accuracy of short-term insolation forecasts using neuroevolution (NE) by applying a genetic algorithm to neural networks. we aim to improve predictions compared to single forecasts. We also tried to solve the long learning time issue by parallelizing NE on GPU for short-term forecasting.

本誌: 2023年9月25日-2023年9月26日電力技術/電力系統技術合同研究会-1

本誌掲載ページ: 73-78 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,282 Kバイト