EPSOを用いたGRBFNによる太陽光発電出力予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 13

グループ名: 【B】平成24年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2012/09/12

タイトル(英語): An GRBFN-EPSO-Based Method for Predicting PV Generation Output

著者名: 高橋 政人(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Masato Takahashi(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 太陽光発電|予測|ニューラルネットワーク|過学習|メタヒューリスティクスDeterministic Annealing|PV systems|Forecasting|Artificial Neural Network|Overfitting||Meta-heuristicsDeterministic Annealing

要約(日本語): 本稿では太陽光発電出力予測に対してDeterministic Annealing クラスタリング, Generalized Radial Basis Function Network と, Evolutionary Particle Swarm Optimization のハイブリッドインテリジェントシステムを適用した手法を提案する。メタヒューリスティクスの一種であるEPSOによりGRBFNの最適なモデルを構築し, 提案法を太陽光発電の実データに適用することで, 有効性を検討する。

PDFファイルサイズ: 6,689 Kバイト