推定発電量に基づいた風力発電所における発電量予測手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 183

グループ名: 【B】令和6年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2024/08/23

タイトル(英語): Examination of Power Generation Forecasting Method for Wind Farm Based on Estimated Power Generation

著者名: 沼田直樹（J-POWERビジネスサービス），石井英俊（J-POWERビジネスサービス），吉田雄太（電源開発），西尾宣俊（電源開発）

著者名(英語): Naoki Numata (J-POWER Business Service), Hidetoshi Ishii (J-POWER Business Service), Yuta Yoshida (Electric Power Development), Nobutoshi Nishio (Electric Power Development)

キーワード: 風力発電|発電量予測|機械学習|スポット市場|wind power generation|power forecasting|machine learning|spot market

要約(日本語): 2022年に導入されたFeed in Premium制度により風力発電所の発電量を予測して計画値を作成する際，数値気象予報と実績発電量の関係性を学習する機械学習手法の利用が多く検討されている。一方，発電所の運転開始直後は実績発電量が無く，その状況下における発電量予測の検討は少ない。本論文では，風力発電所における実績発電量データを十分に取得できない場合において，実績発電量の代わりに推定発電量を用いた機械学習による発電量予測手法を提案し，その有用性を検証した。検証の結果，本手法は実績発電量を用いた発電量予測手法と比較しても遜色のない高い予測精度を有し，汎用性のある手法であることを確認した。

PDFファイルサイズ: 559 Kバイト