MEPSデータを用いたPV発電予測の基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 180

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): Basic Study on the PV Generation Forecast with MEPS

著者名: 高松尚宏（産業技術総合研究所），大竹秀明（産業技術総合研究所），大関崇（産業技術総合研究所），仲江川敏之（気象研究所），本田有機（気象庁）

著者名(英語): Takahiro Takamatsu (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology), Hideaki Ohtake (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology), Takashi Oozeki (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology), Toshiyuki Nakaegawa (Meteorological Research Institute), Yuuki Honda (Japan Meteorological Agency)

キーワード: PV発電予測|メソアンサンブル予報システム|サポートベクターマシン|PV Generation Forecast|Meso-scale Ensemble Prediction System|Support Vector Machine

要約(日本語): 機械学習によるPV発電予測において，気象庁の配信するメソ数値予報モデルGPV（MSM）がひろく利用されている．MSMは決定論的なアプローチから計算された気象予報データだが，初期値によって予報に誤差が生じることが知られている．近年，MSMの初期値不確実性を客観的にとらえられる情報として，メソアンサンブル予報システム（MEPS）による気象予報データが気象庁により提供されるようになった．MEPSにより初期値の異なる複数の予報が得られることから，機械学習による予測モデルの構築をMSM利用時に比較してより自由に行えるようになる．本研究では，福島再生可能エネルギー研究所（FREA）のPV発電電力の計測データを使用し，MEPSデータを用いることで予測モデルの精度改善がおこなえるかについて基礎的な検討を行った．

PDFファイルサイズ: 324 Kバイト