PSO型NNを用いた日射量予測に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: P61

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 study on Insolation Forecasting using NN with PSO

著者名: 保賀 俊哉(明治大学),川﨑 章司(明治大学)

著者名(英語): Toshiya Hoga|Shoji Kawasaki

キーワード: 再生可能エネルギー|太陽光発電|日射量予測|ニューラルネットワーク|粒子群最適化法,renewable energy,photovoltaic generation,insolation forecasting,neural network,particle swarm optimization

要約(日本語): 近年，環境問題や原子力発電依存度の低減などの観点から再生可能エネルギーが注目されている。その中でも太陽光発電システムは大きく期待されており，連系台数が今後ますます増加することが予想される。しかし，太陽光発電出力は気象条件に大きく左右されるため電力供給が不安定になり易い。
　上記のような背景より，本研究では気象庁が発表している気象データを基にニューラルネットワーク（NN）を用いた手法で予測を行う日射量予測手法を提案する。なお，本研究で用いる手法ではNNの学習過程における結合荷重や閾値などを，粒子群最適化法を用いて更新する。また，数値計算により本手法の有用性を検証する。

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