スタッキングを用いた日射量予測手法に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: 208

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 Study on Amount of Insolation Forecasting Method by Stacking

著者名: 石部晃史（明治大学），川﨑章司（明治大学）

著者名(英語): Koshi Ishibe (Meiji University), Shoji Kawasaki (Meiji University)

キーワード: 太陽光発電システム|日射量|スタッキング|ニューラルネットワーク|photovoltaic generation system|amount of insolation|stacking|neural networks

要約(日本語): 太陽光発電出力は気象条件に大きく左右されているため安定した供給が困難である。上記のような背景より、日射量予測に関する多くの研究がなされている。本研究では、気象データをもとにスタッキングを用いた日射量予測手法を提案する。スタッキングはアンサンブル学習の一つであり、複数のモデルを積み上げて、総合的に結果を出力する手法である。本研究では２段のスタッキングモデルを用いた。単独で予測を行うよりも様々な手法の組み合わせにより予測精度の向上を図ることができた。今後の展望としてスタッキングに使用する手法や数、および積み上げ数の検討を行い、更なる精度向上を目指す。

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