天候分類型ニューラルネットワークを用いた太陽光発電量予測手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 104

グループ名: 【B】平成23年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2011/08/30

タイトル(英語): A Method of Photovoltaic Power Outputs Forecast using Weather Clustering Neural Network

著者名: 生関友裕 (広島大学),佐々木 豊(広島大学),造賀 芳文(広島大学),餘利野 直人(広島大学)

著者名(英語): Tomohiro Iseki(Hiroshima University),Yutaka Sasaki(Hiroshima University),Yoshihumi Zoka(Hiroshima University),Naoto Yorino(Hiroshima University)

キーワード: ニューラルネットワーク|太陽光発電|太陽光発電量予測|需給制御システム|小規模独立電力系統不確定性|Neural Network|Photovoltaic Power Generation|Photovoltaic Power Outputs Forecast|Power Supply and Demand Control System|Small Isolated Power SystemUncertainties

要約(日本語): 現在、太陽光発電(Photovoltaic Power Generation; PV)を始めとするクリーンなエネルギーに注目が集まっているが、これらの電源は出力変動が大きいことから、電力系統に大量に連係された場合に電力品質に悪影響を及ぼすことが懸念されている。そのため、自然変動電源が電力系統に及ぼす影響を具体的に検証するため様々な実証実験が行われており、本研究では、小規模独立電力系統を対象とした需給制御システムを開発中である。　本稿では、その機能の一部である自然変動電源の発電量予測部における予測手法について検討する。特に、需給制御システムへの導入を検討している長期予測手法として、天候を考慮したニューラルネットワーク(Neural Network; NN)を用いたPV 発電量の出力予測について検証する。

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