樹木モデルを用いた太陽光発電設備の翌日24時間先発電電力予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 132

グループ名: 【B】平成20年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2008/09/24

タイトル(英語): Application of Tree-based Model to One-Day-Ahead 24 hours Generating Power Forecasting for Photovoltaic System

著者名: 與那篤史 (琉球大学),千住智信 (琉球大学),関根秀臣 (琉球大学),舟橋俊久 (明電舎)

キーワード: ニューラルネットワーク|太陽光発電|日射量|樹木モデル|Neural Network|Photovoltaic System|insolation|tree-based model

要約(日本語): 本論文ではニューラルネットワーク（NN）と樹木モデルを用いて翌日24時間先の日射量予測を行い，その日射量予測値から太陽光発電設備の発電電力を予測する手法を提案する。本論文では，日射量の1時間積算値を使用しており，予測対象時間の水平面全天日射量を予測する。提案手法では予測対象時間の気象データと類似性の高い過去データを樹木モデルにより決定する。これをNNの入力データに使用することで日射量予測の精度向上が期待できる。提案手法の有効性は翌日24時間先の日射量予測シミュレーション結果から比較検討し，太陽光発電設備の

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