遺伝的アルゴリズムによる太陽光発電量予測の基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: P21

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): Basic Verification of Forecasting Electric Power Generation of Photovoltaic System Using Genetic Algorithm

著者名: 長尾 泰気(福井大学),川﨑章司 (福井大学),田岡 久雄(福井大学)

著者名(英語): Taiki Nagao(Univesity of Fukui),Shoji Kawasaki(Univesity of Fukui),Hisao Taoka(Univesity of Fukui)

キーワード: 遺伝的アルゴリズム|太陽光発電|発電量予測発電量予測|Genetic Algorithm|Electric Powe Generation of Photovoltaic System|Forecasting Electric Powe Generation

要約(日本語): 環境問題や原発への依存度低減の背景からPVの連系台数は増加しているが、気象条件に影響されやすく、発電量が不安定となる問題点が挙げられる。そのため発電量を予測することは、効率の良い系統運用計画を検討する上で重要となる。
本研究では、気象値を基に最適化手法の一つである遺伝的アルゴリズム（以下GA）を用いて数時間先から翌日のPV発電量予測を行うための手法を提案する。提案手法は、気象値と演算式の組み合わせを1つの予測式としGAによって進化させ最適な予測式を求め、予測したい時間帯の気象予報値を入力してPV発電量の予測を行う。そのアルゴリズムを用いてPV発電量を直接予測する手法と、日射量を予測してPV発電量に変換する手法の2種類の方法により、晴天日と曇天日での妥当性の検証を行う。

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