ウェーブレット変換を用いたRBFN型ELMネットワークによる風力発電出力予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 27

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): A Wavelet-Based RBFN-Type-ELM Method for Wind Power Generation Output Forecasting

著者名: 渡辺航太郎（明治大学），森啓之（明治大学）

著者名(英語): Kohtaro Watanabe (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: ウェーブレット変換|RBFN|ELM|風力発電|Wavelet transform|RBFN|ELM|Wind power generation

要約(英語): This paper proposes an efficient method for wind power generation output forecasting. The proposed method is based on Radial Basis Function Network (RBFN) of Artificial Neural Network (ANN). In this paper, a couple of strategies are proposed to improve the performance of RBFN. One is the use of the Wavelet Transform as the preconditioning technique while the other is to apply the idea of ELM (Extreme Learning Machine) to RBFN. The effectiveness of the proposed method is demonstrated for real data of wind power generation output.

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