相関を考慮した補正によるGA日射量予測の精度向上

カテゴリ: 部門大会

論文No: P59

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): Accuracy Improvement of GA Insolation Forecasting by Corrections with Consideration of Correlation

著者名: 太田 薫広(明治大学),川﨑 章司(明治大学)

著者名(英語): Yukihiro Ota|Shoji Kawasaki

キーワード: 太陽光発電システム|日射量|遺伝的アルゴリズム|相関係数,Photovoltaic Generation System,Insolation,Genetic Algorithm,Correlation Coefficient

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分散型エネルギーシステムが注目されている。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安定した電力供給が困難である。
　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遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた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GAを一度の予測の中で複数回実行し、相関係数を考慮した様々な補正をすることで精度の向上を目指している。また，数値計算により本手法の有用性を検証する。

PDFファイルサイズ: 504 Kバイト