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過学習を考慮したLSTMを用いた風力発電予測法

過学習を考慮したLSTMを用いた風力発電予測法

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カテゴリ: 部門大会

論文No: 166

グループ名: 【B】令和2年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2020/08/28

タイトル(英語): Application of LSTM with Overfitting Prevention to Wind Power Generation 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): Soichro Okura (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: 再生可能エネルギー|風力発電|予測|時系列解析|過学習|LSTM|Renewable energy|Wind power generation|Forecasting|Time series analysis|Overfitting|LSTM

要約(日本語): 本稿では過学習防止を考慮した深層ニューラルネットのLSTMを用いた風力発電予測手法を提案する。LSTMにおいて過学習防止のための手法として、Weght Decay 法とDropout法について検討する。提案するLSTMと従来法を実データに適用し、その有効性を示す。

PDFファイルサイズ: 263 Kバイト

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