多地点の観測データを用いたLSTMによる風速予測モデル

カテゴリ: 部門大会

論文No: P58

グループ名: 【B】平成30年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2018/09/12

タイトル(英語): Wind Speed Prediction Model by LSTM Using Observation Data at Multiple Points

著者名: 腹岡 塁(徳島大学),鈴木 浩司(徳島大学),北島 孝弘(徳島大学),桑原 明伸(徳島大学),安野 卓(徳島大学),瀧川 喜義(四国総合研究所)

著者名(英語): Rui Fukuoka|Hiroshi Suzuki|Takahiro Kitajima|Akinobu Kuwahara|Takashi Yasuno|Kiyoshi Takigawa

キーワード: 風速予測|ニューラルネットワーク|LSTM|多地点観測データ,Wind prediction,Neural network,LSTM,Observation data at multiple points

要約(日本語): 風力発電は，資源の枯渇がなく，発電時に二酸化炭素を排出しないが，気象による出力変動が問題である．風力発電の出力予測が可能であれば，電力会社は風力発電の出力変動を他の発電方式の出力調整により効率的な系統運用が可能となる．そこで本稿では，ニューラルネットワークの中でも時系列データを扱うことに長けたLong Short-Term Memory（LSTM）を用いた風速予測モデルを提案する．そして，予測地点の風速はその周辺の風速の影響を受けると考えられるため，多地点の観測データを入力情報として用いることにより，予測精度の向上を図っている．また，予測地点の観測データのみを用いた風速予測モデルと比較することで，多地点観測データを利用することの効果を検証している．

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