アンサンブル気象予測の動的メンバー選択による風力発電出力の確率分布予測の高度化の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: P51

グループ名: 【B】令和5年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Probability Density Prediction of Wind Power Generation Based on Dynamic Member Selection Scheme of Ensemble Weather Forecast

著者名: 加藤拓馬（早稲田大学），藤本悠（早稲田大学），野原大輔（電力中央研究所），菅野湧貴（電力中央研究所），大庭雅道（電力中央研究所），林泰弘（早稲田大学）

著者名(英語): Takuma Kato (Waseda University), Yu Fujimoto (Waseda University), Daisuke Nohara (Central Research Institute of Electric Power Industry), Yuki Kanno (Central Research Institute of Electric Power Industry), Masamichi Ohba (Central Research Institute of Electric Power Industry), Yasuhiro Hayashi (Waseda University)

キーワード: 風力発電|確率分布予測|アンサンブル気象予測|NGBoost|ネットゼロ|wind power generation|probability distribution prediction|ensemble weather forecast|NGBoost|Net Zero

要約(日本語): 風力発電は発電出力が天候変化に依存して変化しやすいという性質を持ち，限られた容量の蓄電設備を併用し運用計画を逐次更新しながら変動緩和を実現する上で風力発電出力推移の不確実性を把握することが重要視されてきている。特に，発電出力の確率論的な予測技術は不確実性を定量的に把握可能であると注目されており，風況推移の不確実性を表現するアンサンブル気象予測の技術を活用した枠組みが議論されてきている一方，計算量の観点から高頻度での刷新が難しく鮮度の高い予測の実現に課題がある。本稿では直近の発電実績から各アンサンブルメンバーの信頼性を定量化し，動的に選択することで鮮度と尤もらしさの高い風力発電出力の確率分布を予測する手法を検討する。

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