ウェーブレット変換を用いたニューラルネットの風力発電予測手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: P33

グループ名: 【B】平成28年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2016/09/05

タイトル(英語): A wavelet transform - an ANN based method for wind power forecasting

著者名: 大蔵 惣一朗(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Soichiro Okura|Hiroyuki Mori

キーワード: ウェーブレット変換|ニューラルネットワーク|ラジアル基底関数ネットワーク|風力発電　|予測,wavelet transform,artificial neural network,radial basis function network,generation output for wind power,forecasting

要約(日本語): 風力発電による発電量は風況の変化や気象の変化に大きく左右され、連携する電力系統へ大きな影響を与える。そのため、風力発電量を高精度に予測することは電力需給計画において系統を安定させるためには必要である。従来、風力発電予測手法にはインテリジェントシステムであるニューラルネットワークなどを用いる手法があるが、従来法では風力発電量などの非定常な時系列データに対しては高精度な予測結果が必ずしも得られるとは限らない。そこで本稿では、ウェーブレット変換を用いて入力変数の特徴抽出を行い、多層パーセプトロンよりも非線形近似能力に優れたラジアル基底関数ネットワークによって風力発電予測手法を提案する。

PDFファイルサイズ: 537 Kバイト