動的MPPT制御に用いる風速変動の機械学習による指標化

カテゴリ: 部門大会

論文No: 273

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): Indexing of Wind Speed Fluctuations Used for Dynamic MPPT Control by Machine Learning

著者名: 北村明大（大阪工業大学），又吉秀仁（大阪工業大学），森實俊充（大阪工業大学）

著者名(英語): Akihiro Kitamura (Osaka Institute of Technology), hidehito Matayoshi (Osaka Institute of Technology), toshimitsu Morizane (Osaka Institute of Technology)

キーワード: 風力発電システム|風速変動|機械学習|Wind power generation system|Wind speed fluctuations|Machine learning

要約(日本語): 本研究では様々な風速変動と風車タイプに合わせて最大出力が取得可能な動的MPPT制御システムの開発を目的としている。動的MPPT制御システムでは風速変動に合わせた最適回転速度を選択するため, 風速変動の指標化が重要な項目となる。風速変動はこれまでにいくつかの数式化が行われているが, 従来の数式では風車に与える影響を指標化できていなかった。そこで本研究では風速が持つ要因により低減された発電電力の割合から新たな風速変動の指標化を提案する。また, 指標化に使用する風況データと風力発電システムの動作データは不完全なデータであるため, 機械学習による予測を用いて指標化を行なった。

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