太陽光発電と風力発電のハイブリット型発電システムにおける翌日発電量予測の一検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 102

グループ名: 【B】平成17年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2005/08/10

タイトル(英語): A Study on　Daily Electric Power Generation Forecatsing of Photovoltaic Power Generation and Wind Power Generation System

著者名: 雪田 和人(愛知工業大学),秋田 晃佑(愛知工業大学),細江 忠司(愛知工業大学),後藤 泰之(愛知工業大学),一柳 勝宏(愛知工業大学)

著者名(英語): Kazuto Yukita(Aichi Institute of Technology),Kousuke Akita(Aichi Institute of Technology),Tadashi Hosoe(Aichi Institute of Technology),Yasuyuki Goto(Aichi Institute of Technology),Katsuhiro Ichiynagi(Aichi Institute of Technology)

キーワード: 発電量予測|風力発電|太陽光発電|ニューラルネットワーク|Electric Power Generation Forecatsing |Wind Power Generation |Photovoltaic Power Generation |Neural NetWork

要約(日本語): 近年、環境保護などの目的などにより太陽光発電や風力発電などが注目されている。しかしながら、このような再生可能エネルギーは、その日の天候に大きく左右されまた出力変動も大きい。従って、出力変動を抑制するために蓄電装置などの導入が検討されている。
本研究では、ニューラルネットワークを用いて太陽光発電と風力発電からなるハイブリット型発電システムにおける翌日発電量予測手法を提案し、その有効性について検討をした。
その結果、ハイブリット型システムにおいては良好な結果が得られたので報告をする。

PDFファイルサイズ: 2,098 Kバイト