周辺地域高度差及び風速変動傾向を考慮した機械学習切り替えによる風力発電出力予測に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24087,PSE24087

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: 2024/09/16

タイトル(英語): A Study on Wind Power Generation Output Prediction by Switching Machine Learning Considering Surrounding Regional Altitude Differences and Wind Speed Fluctuation Trends

著者名: 藤原 真樹(明治大学),川崎 章司(明治大学)

著者名(英語): Masaki Fujiwara(Meiji University),Shoji Kawasaki(Meiji University)

キーワード: 風力発電|発電出力予測|機械学習|再生可能エネルギー|Wind-power generation|Power output prediction|Machine learning|Renewable energy

要約(日本語): 風力発電出力予測手法として，著者らの先行研究において，高度差を考慮した周辺地域気象データを用いた予測と，LSTMとTCNの切り替え手法を提案した。しかし前者は粗度長決定の際に風速の大きさを考慮しておらず，後者は風速の変動傾向を考慮できていないため大外れが生じる場合があった。そこで本研究では，対象地点の風速の大きさを考慮した粗度長決定法と風速変動を考慮した切り替え予測を用いて風力発電出力予測を行う。

要約(英語): In this study, predictions are made using a method for determining the rough length that takes into account the magnitude of the wind speed at the target point, and a switching prediction method that uses switching conditions that take into account the tendency of wind speed fluctuations.

本誌: 2024年9月19日-2024年9月20日電力技術/電力系統技術合同研究会-1

本誌掲載ページ: 31-36 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,857 Kバイト