次世代需給制御システムにおける太陽光発電量予測に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: P15

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): Study on Photovoltaic Power Generation Output Forecast in the Next Generation Supply and Demand Control System

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),Yoshifumi Zoka(Hiroshima University),Naoto Yorino(Hiroshima University)

キーワード: 太陽光発電量予測|天候分類型ニューラルネットワーク|太陽光発電|需給制御システム|ランダム探索法再生可能エネルギー|Photovoltaic Power Generation Output Forecast|Weather Clustering Neural Network|Photovoltaic Power Generation|Supply and Demand Control System|Random Search MethodRenewable Energy

要約(日本語): 地球温暖化や化石資源枯渇をはじめとしたエネルギー問題の解決策として，クリーンな自然エネルギーを利用した発電方式に注目が集まっている。一方で，これらの自然変動電源は出力変動が設置環境に依存することから，電力系統に大量連系された場合に，周波数・電力潮流・電圧などの電力品質に悪影響を及ぼすことが懸念されている。このように，自然変動電源の大量導入に対応した次世代ネットワーク構築に向けた課題整理は信頼度維持の観点からも重要であり，著者らも小規模独立電力系統を対象とした需給制御システムシミュレータを開発している。本稿では，その機能の一部である自然変動電源の予測手法として，天候を考慮したニューラルネットワーク(Neural Network; NN)などを用いたPV発電量の予測について検証する。

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