カーネル独立成分分析を用いた太陽光出力と実需要の分離

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24142,PSE24142

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): Separating photovoltaic output and actual electricity demand using kernel independent component analysis

著者名: 林 優登(東京理科大学),山口 順之(東京理科大学),赤木 覚(東京電力ホールディングス),長谷川 匡彦(東京電力ホールディングス),小泉 僚平(東京電力ホールディングス)

著者名(英語): Yuto Hayashi(Tokyo University of Science),Nobuyuki Yamaguchi(Tokyo University of Science),Satoru Akagi(Tokyo Electric Power Company Holdings),Masahiko Hasegawa(Tokyo Electric Power Company Holdings),Ryohei Koizumi(Tokyo Electric Power Company Holdings)

キーワード: 独立成分分析|カーネル|日射量|ブラインド信号源分析|正味電力需要|independent component analysis|kernel|solar radiation|blind source separation|residual net load

要約(日本語): 太陽光発電（PV）の大量導入により，実需要とPV出力分離することの重要性が増大しつつある。そこで本研究では，残余需要と日射量のみを用いて，PV出力を分離する手法を提案し、同時に実系統データを用いて評価を行った。正準相関に基づくコントラスト関数を用いたカーネル独立成分分析（ICA）を用いたPV発電・消費電力分離手法を提案する。提案手法は，実際の計測データにより検証される。

要約(英語): With the large-scale introduction of photovoltaic power generation (PV), the importance of separating actual demand from PV output is increasing. In this study, we propose a method to separate PV output using only residual demand and solar radiation, and simultaneously evaluate it using actual grid data. We propose a method to separate PV power generation and power consumption using kernel independent component analysis (ICA) with a contrast function based on canonical correlation. The proposed method is verified using actual measurement data.

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-3

本誌掲載ページ: 47-52 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,817 Kバイト