遺伝的アルゴリズムを用いた太陽光発電電力予測法のパラメータ最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: 367

グループ名: 【B】平成26年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2014/09/10

タイトル(英語): A Parameter Optimization method using Generation Algorithm for Prediction of Photovoltaic Power

著者名: 青木 公佑(岡山大学),髙橋 明子(岡山大学),今井 純(岡山大学),舩曳 繁之(岡山大学)

著者名(英語): Kosuke Aoki(Okayama University),Akiko Takahashi(Okayama University),Jun Imai(Okayama University),shigeyuki Funabiki(Okayama University)

キーワード: パラメータ最適化|遺伝的アルゴリズム|太陽光発電|予測|Parameter Optimization|Genetic Algorithm|Photovoltaic generation|Prediction

要約(日本語): 太陽光発電 (PV: Photovoltaic generation)電力は急峻に変動するため，系統の電力品質に悪影響を及ぼす可能性がある．その対策として，電気二重層キャパシタ（EDLC: Electric Double Layer Capacitor）を用いた移動平均法(MA: Moving Average Method)による電力平滑化制御法が提案されている．しかし，MAは過去のデータに依存していることから大きな時間遅れが生じ， EDLC容量が増大する欠点がある． そこで，時間遅れを改善するために過去のデータだけでなくPV電力を予測する手法が提案されている．本論文では，PV電力の予測法としてニューラルネットワークを用い，そのパラメータを遺伝的アルゴリズム(GA: Genetic Algorithm)を用いて決定する手法を提案する．予測精度を絶対平均誤差により評価し，提案手法の有効性を示す．

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