データマイニングを用いた風力データの特徴抽出手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 55

グループ名: 【B】平成19年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/12

タイトル(英語): A Feature Extraction Method for Wind Power Data Analysis with Data Mining

著者名: 粟田 明(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Akira Awata(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 風力発電|分散電源|風力予測|データマイニング|回帰二進木|Wind Power Generation|Distributed Generation|Wind Power Forecasting|Data Mining|Regression Tree

要約(日本語): 本稿では，近年の環境問題への関心の高まりにより注目されている風力発電に着目する。風力発電は風の強さにより出力が決まることから，風力データの解析が重要となる。本稿では，1期先の風速を目的変数とし現在の風速，気圧，風向などを説明変数とし，目的変数と説明変数間の関係の解析を行う。本稿では解析ツールとして，データマイニング手法の一つである回帰二進木を適用する。回帰二進木は類似した目的変数を持つデータ同士での分類を行い，それらのデータの特徴を抽出するための二進木解析手法である。本稿では実際の気象データを用いてシミュレーションを行い提案法の有効性を示す。

PDFファイルサイズ: 3,791 Kバイト