ニューラルネットワーク法による分散型電源の短時間先発電量予測の精度向上に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 243

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): The Improvement of Generating Power Forecasting of Distributed Generators at Short Time by use of Neural Network

著者名: 角田翔 (東北学院大学),呉国紅 (東北学院大学),皆川 保(東北学院大学),多田 泰之(東京電力)

著者名(英語): Sho Kakuta(Tohoku Gakuin University),Guohong Wu(Tohoku Gakuin University),Tamotu Minakawa(Tohoku Gakuin University),Yasuyuki Tada(TEPCO)

キーワード: ニューラルネットワーク|分散電源|発電量予測発電量予測|Neural Network|Distributed Generators|Generating Power Forecasting

要約(日本語): 近年、二酸化炭素等の温室効果ガスの削減が京都議定書により義務付けられ、化石燃料代替エネルギーとして自然エネルギーの利用が注目を集めている。その中でもクリーンで無尽蔵な風力発電の導入が増加している。しかしながら、風力発電は気象条件に依存するため、出力変動が激しく予測が困難であり、系統連携する容量が増大すると系統電圧や周波数に悪影響を与える恐れがある。そこで、短時間先の風力発電量を予測することで、系統の周波数・電圧制御、経済運用に反映することが期待できる。本論文では複雑な数式モデルに拘束されない予測手法として

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