LSTMによる風速と関連気象データを用いた短期風速予測
LSTMによる風速と関連気象データを用いた短期風速予測
カテゴリ: 部門大会
論文No: 294
グループ名: 【B】令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会
発行日: 2021/08/12
タイトル(英語): Short-term Wind Speed Prediction using Wind Speed and Related Meteorological Data Based on LSTM
著者名: 陳柏同(明治大学),川﨑章司(明治大学)
著者名(英語): Botong Chen (Meiji University), Shoji Kawasaki (Meiji University)
キーワード: 風力発電|風速予測|ディープラーニング|LSTM|wind power generation|wind speed prediction|deep learning|LSTM
要約(日本語): 地球の化石エネルギーの総埋蔵量は限られており,化石エネルギーの過度使用は環境に不可逆的な損傷を引き起こし,温室効果を加速させ,様々な環境問題が広く人々に認識されている。再生可能エネルギーの主電源化は,世界的に重要なトピックである。しかし,再生可能エネルギーの一つである風力発電には変動性と断続性があり,気象条件によって風力発電機の出力が大幅に変動する場合や,無風の期間では発電できない場合もある。このような出力変動は電力システムに悪影響を及ぼすことが懸念される。本稿では,LSTM(Long Short-term Memory)と呼ばれる回帰型ニューラルネットワークを用いて,一定時間先の風速予測を行う手法を提案する。従来の手法と異なり,提案手法では,風速と相関がある気象データ(気圧,温度など)を学習データに追加して,予測精度が向上されることを確認したので報告する。
PDFファイルサイズ: 646 Kバイト
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