リカレント型ニューラルネットワークを用いた短時間先風速予測システム

カテゴリ: 部門大会

論文No: 104

グループ名: 【B】平成21年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2009/08/18

タイトル(英語): Several-Hours-Ahead Wind Speed Prediction System Using Recurrent Neural Network

著者名: 曽利 仁(津山工業高等専門学校),安野 卓(徳島大学)

著者名(英語): Hitoshi Sori(Tsuyama College of Technology),Takashi Yasuno(The University of Tokushima)

キーワード: 風速予測|ニューラルネットワーク|Wind Speed Prediction|Neural Network

要約(日本語): 我が国における風力発電は，1990年代から導入量が急増し，2006年末で約150万kWに達している。しかし，導入されている風力発電のほとんどが電力系統と連系されており，また，風力発電出力は風によって大きく変動するため，周波数変動問題による電力系統への影響が懸念されている。もし，一定期間先の風速を予測し未来の風力発電量を把握することができれば，電力系統の安定性確保や発電電力の計画的な運用が可能と考えられる。本研究では，対象地点の局地的気象データを用いてリカレント型ニューラルネットワークにより10分先の平均風

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