気象データを用いたニューラルネットワークによる全天日射量広域予測の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 368

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): Study of global solar radiation wide area prediction by neural network using weather data

著者名: 瀧川 洋平(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),小林 和弘(中部電力),三輪 靖(中部電力)

著者名(英語): Youhei Takigawa(Aichi Institute of Technology),Kazuto Yukita(Aichi Institute of Technology),Yasuyuki Gotou(Aichi Institute of Technology),Katsuhiro Ichiyanagi(Aichi Institute of Technology),Kazuhiro Kobayashi(Chubu Electric Power Co.Inc),Yasushi Miwa(Chubu Electric Power Co.Inc)

キーワード: 太陽光発電|日射量予測|ニューラルネットワーク|気象データ|発電計画日較差温度|Solar power|Amount of solar radiation prediction|Neural Networks|Meteorological data|Power generation planDaily range temperature

要約(日本語): 太陽光発電量は気象状況により大きく変動するため，連系系統における電力品質や需給運用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。
そこで本論文では気温データとニューラルネットワークを用いた数時間積算全天日射量の予測手法を提案し，面的に適用した場合の検討を行ったので報告する。

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