{"product_id":"ieej-btd2022r05055020","title":"気象観測値を併用したLSTMによる多地点太陽光発電出力の短時間予測","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e45797\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【D】2022年電気学会産業応用部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2022\/08\/30\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eShort-Time Forecast of Multipoint Photovoltaic Generation by LSTM with Meteorological Observation\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e山田 和輝（上智大学）,亀田 裕介（上智大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKazuki Yamada (Sophia University),Yusuke Kameda (Sophia University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e太陽光発電|LSTM|発電量予測|Photovoltaic Generation|Long Short Term Memory|Generation Prediction\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,502 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2.0","offer_id":46404134437103,"sku":"IEEJ-BTD2022R05055020-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_81fb8e4d-799a-4fab-aae0-1faf60abc109.png?v=1745047998","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btd2022r05055020","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}