LSTMとEMDを用いた風向予測による長期風速予測補正
LSTMとEMDを用いた風向予測による長期風速予測補正
カテゴリ: 部門大会
論文No: 259
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): Long-term wind speed prediction correction by the wind direction prediction using LSTM and EMD
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|風向予測|LSTM|EMD|wind generation|wind speed prediction|wind direction prediction|LSTM|EMD
要約(日本語): 現在,世界は化石燃料の大量消費によって様々な環境問題に臨んでいる。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,自然の風は風速だけでなく,風向も頻?に変化しているため,事前に風向を予測して,風車の向きを最適状態に維持することが最適な出力獲得に対しては重要である。また,風速が急変する時に風力発電機の出力も大きい変化があり,システムは電力過剰と電力不足が発生しやすい(1)。風速変化時は風向も一緒に急変化することが多いと考えており,風向予測によって風速目標値を補正する方法の効果が期待できる。本研究では,Pythonを使い,LSTM(Long Short-Term Memory)とEMD(Empirical Mode Decomposition)によって1時間後の風速と風向を予測し,風向予測によって風速予測の補正を行い,最終的に風速予測結果の正確性を向上する。
PDFファイルサイズ: 485 Kバイト
受取状況を読み込めませんでした
