サポートベクターマシンを用いた日射量予測におけるカーネル関数選択の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: FTE11035

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 新エネルギ－・環境研究会

発行日: 2011/11/01

タイトル(英語): Study on Kernel Function Selection for Forecasts of Insolation in Japan Using Support Vector Machines

著者名: ガリ ダシルバフォンセカジュニアジョアン(産業技術総合研究所),大関 崇(産業技術総合研究所),大竹 秀明(産業技術総合研究所),高島 工(産業技術総合研究所),加藤 和彦(産業技術総合研究所),荻本 和彦(東京大学)

著者名(英語): Gari da Silva Fonseca Joao (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Oozeki Takashi(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Ohtake Hideaki(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Takashima Takumi(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Kato Kazuhiko(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Ogimoto Kazuhiko(Tokyo University)

キーワード: 日射量予測|気象数値予報|太陽光発電|サポートベクターマシン|カーネル関数解析|Insolation Forecast|Weather Numerical Prediction|Photovoltaics|Support Vector Machines|Kernel Function Analysis

要約(日本語): 太陽光発電システムの発電量予測における日射量予測を行う為にサポートベクターマシンを用いた手法を開発してきた。しかしながら，予測精度を改善する為にはサポートベクターマシン内の様々な設定変数を調整する必要がある。得にカーネル関数の設定変数は予測精度に大きな影響を与える。本報告では，気象数値予報を入力データに利用したサポートベクターマシンのカーネル関数の違いについて解析を行うことを目的とした。本稿では三つのカーネル関数について検討を行い，札幌、つくば、福岡の日射量データにより効果を検証した。

要約(英語): The use of support vector machine is a feasible way to forecast insolation. However, in order to yield accurate forecasts several configuration parameters have to be properly set. One important configuration parameter is the kernel function. According to the kernel function the relation between input data and the forecasts of insolation can be better or worse characterized by the support vector machine, affecting directly the accuracy of the forecasts. The objective of this study is to analyze 3 families of kernel functions to identify the one that provides the best forecasts of insolation using support vector machines. One year of insolation data of 3 cities in different regions in Japan will be used in the study, Sapporo, Tsukuba and Fukuoka. The accuracy of the forecasts done with each kernel will be assessed using a validation data set of the 3 cities and the effect of each kernel on the forecasts will be clearly showed.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 899 Kバイト