LSTMを用いた風速予測による風力・揚水発電システムの電力安定化

カテゴリ: 部門大会

論文No: 151

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): Power stabilization of wind power generation and pumped storage generation system by the wind prediction using LSTM

著者名: 李遠程（新潟大学），菅原晃（新潟大学）

著者名(英語): Yuancheng Li (Niigata University), Akira Sugawara (Niigata University)

キーワード: 風力発電|風速予測|ディープラーニング|LSTM|電力安定化|wind power generation|wind speed prediction|deep learning|LSTM|power stabilization

要約(日本語): 再生可能エネルギー発電である風力発電が脚光を浴びているが，自然風は間欠性と変動性があるので，安定的な発電が困難であり，電力系統に直接接続すると周波数変動などの問題が起きやすい。本研究では，揚水発電を風力発電システムに導入し，風力発電で生じやすい電力不足問題に対応して，出力を安定化する。更にLSTM（Long Short-Term Memory）によって長期・短期風速予測を行い，システム制御を補助し，出力制御性能を向上する。提案システムを検証するため，2010年4月11日新潟市の気象条件でシステムをシミュレートした。シミュレーション結果によってその有効性を確認した。

PDFファイルサイズ: 542 Kバイト