気象データを用いた全天日射量予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 240

グループ名: 【B】平成25年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2013/08/27

タイトル(英語): Amount of Global Solar Radiation Prediction using Meteorological Data

著者名: 金納朋輝 (愛知工業大学),雪田 和人(愛知工業大学),後藤 泰之(愛知工業大学),一柳 勝宏(愛知工業大学),山田 富士宏(中部電力),和澤 良彦(中部電力)

著者名(英語): Tomoki Kinno(Aichi institute of Technology),Kazuto Yukita(Aichi institute of Technology),Yasuyuki Goto(Aichi institute of Technology),Katsuhiro Ichiyanagi(Aichi institute of Technology),Fujihiro Yamada(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Yoshihiko Wazawa(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 日射量|予測|ニューラルネットワーク|太陽光発電装置|solar radiation|Prediction|Neural Network|Solar power generation device

要約(日本語): 近年，再生可能エネルギーを用いた発電方式として太陽光発電が注目されており，今後，太陽光発電装置が電力系統内に大量に導入されることが予想される。しかし，太陽光発電量は気象状況により大きく変化するため，連系している系統における電力品質への影響が懸念される。このため太陽光発電量を正確に予測できれば，安定した需給運用に大きく貢献できるものと期待されている。そこで，著者らも安定した需給運用への適用を目指し，気象データとニューラルネットワークを用いた全天日射量の予測手法について検討を行った。

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