リカレントニューラルネットワークによる風速予測システムの基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 226

グループ名: 【B】令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2019/08/23

タイトル(英語): Fundamental Study on wind speed forecasting system using Recurrent Neural Network

著者名: 劉 倬驛(北海道大学),原 亮一(北海道大学),北 裕幸(北海道大学)

著者名(英語): Zhuoyi Liu|Ryoichi Hara|Hiroyuki Kita

キーワード: 風力発電|リカレントニューラルネットワーク|風速予測風速予測,wind power generation,recurrent neural network,wind speed forecasting

要約(日本語): 近年、風力発電の電力系統への導入が進んでいる。しかし、風力発電の出力は風況の変化に伴って大きく変動するため，風力発電の大量導入に伴い，系統の見かけの負荷変動が増大し，安定運用に悪影響を与えるおそれがある。
このような欠点を解決するためには，精度の高い風速予測技術の開発が求められている。筆者らの研究グループではNNを用いた短時間先風速予測法を検討してきたが。今回は24時間先の長時間先風速予測に対してディープラーニングニューラルネットワークの一種であるリカレントニューラルによる予測モデルを構築し，入力データ選定手法を二種類提案し，予測結果への影響と併せて報告する。

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