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グラフィカルモデリングに基づくニューラルネットワークを用いた太陽光発電予測

グラフィカルモデリングに基づくニューラルネットワークを用いた太陽光発電予測

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カテゴリ: 部門大会

論文No: 181

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): Graphical-Modelling-Based Artificial Neural Network for PV Generation Forecasting

著者名: 土橋秀昭(明治大学),森啓之(明治大学)

著者名(英語): Hideaki Dobashi (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: グラフィカルモデリング|ニューラルネットワーク|太陽光発電|Graphical Modeling|Artificial Neural Network|Photovoltaic Generation

要約(日本語): 本稿では、グラフィカルモデリングに基づくニューラルネットワークを用いた太陽光発電法を提案する。従来、統計学において多変数の相関が用いられてきた。そのことはニューラルネットワークを用いた予測モデルにも用いられてきた。しかし、多変数の相関には、見かけの相関が含まれていることが知られ、正しくない相関が算出されている。それを解決する手法としてグラフィカルモデリングがある。本稿では、ニューラルネットワーク入力変数と出力変数の間の因果関係を求めるためにグラフィカルモデリングに基づくニューラルネットワークを用いた太陽光発電予測法についての検討をする。

PDFファイルサイズ: 485 Kバイト

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