多地点の風速時系列データを用いたサポートベクトル回帰による風速予測手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-4

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Study of wind speed prediction method with support vector regression using wind speed time-series data of multiple sites

著者名: 山先 純也(広島工業大学),湯山 藍美(広島工業大学),水野 太介(広島工業大学),前田 俊二(広島工業大学),高橋 雅也(日立パワーソリューションズ),田中 和英(日立パワーソリューションズ),星平 祐吾(日立パワーソリューションズ)

著者名(英語): Junya Yamasaki|Aimi Yuyama|daisuke Mizuno|Shunji Maeda|Masaya Takahashi|Kazuhide Tanaka|Yugo Hoshihira

キーワード: 風力発電|サポートベクトル回帰|予測|時系列データ|Wind-power generation|Support Vector Regression|Prediction|time-series data

要約(日本語): 風力発電の出力は自然現象に左右され、出力が大きい場合や多数台の連結運転を行う場合に系統への影響が大きくなることが懸念される。このため、風力発電量を予測し、系統運用に反映させることが可能になれば風力エネルギーの高効率利用が期待できる。本研究では、時系列データを対象にした予測手法の1つであるサポートベクトル回帰SVR(Support Vector Regression)を用いた風力発電の風速予測方式を検討した。ここでは風力発電所近くの多地点の風速データを用いて、風力発電所の短期先（例えば1時間先）の風速を予測する。風力発電所近くの地点選択に関する知見を得るため、各地点の風速データが予測結果にどのような影響を与えるか評価した。本報告では、SVRによる風速予測性能の評価結果、多地点の風速データが予測に与える影響の評価結果などを述べる。

PDFファイルサイズ: 1,122 Kバイト