ANNに基づいたPVシステムの発電予測手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: 157

グループ名: 【B】平成22年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/01

タイトル(英語): A Proposal for Power Generation Forecasting of PV Systems Based on ANN

著者名: 下町健太朗 (函館工業高等専門学校),三島 裕樹(函館工業高等専門学校)

著者名(英語): Kentaro Shimomachi(Hakodate National College of Technology),Yuji Mishima(Hakodate National Cooege of Technology)

キーワード: 太陽光発電システム|人工ニューラルネットワーク|Photovoltaic System|Artificial Neural Network

要約(日本語): 本研究の目的は、函館高専に設置されている10 kW級PVシステムの発電予測手法を提案することである。現在時刻から1時間後の発電量を予測するANNを構成した。ANNは、FF方式階層型ANNとした。ANNの学習には誤差逆伝播法を適用した。使用したANNは入力層ユニット数11、中間層ユニット数10、出力層ユニット数1である。なお、予測に用いるデータは、現在時刻から2時間前までの発電量および日射量を30分ごとに参照した。2009年4月から2010年2月までの約1年間の発電量について、リアルタイムに予測するのではなく過去のデータについての予測を行い、実測値と比較し評価した。晴天時の天候の変動が少ない場合には精度の高い予測ができたが、天候に変動が多い場合の予測精度は低下した。

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