サポートベクタ回帰と訓練事例選択手法を用いた1時間先、局地日射量予測について

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: FTE16007

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: 2016/02/04

タイトル(英語): Hour-Ahead Forecasts of Solar Irradiance in Kanto with Training Data Selection and Support Vector Regression: A Local Scale Study

著者名: ガリダシルバフォンセカジュニア ジョアン(東京大学),大関 崇(産業技術総合研究所),大竹 秀明(太陽光発電研究センター),荻本 和彦(東京大学)

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

キーワード: 日射量|太陽光発電|短時間予測|訓練事例選択手法|サポートベクター回帰|晴天指数|Solar Irradiance|Photovoltaics|Short-term Forecast|Training Data Selection|Support Vector Regression|Clearness Indes

要約(日本語): 1時間先日射量予測は太陽光発電が大量導入された電力市場に重要な役割を果たす。本研究ではサポートベクタ回帰、直近に測定したデータ、数値予報と訓練事例選択手法を用いて１時間先日射量予測手法を提案する目的がある。更に、日射量予測誤差の特徴を明確するため、提案した手法を用いて局地規模による関東の日射量予測誤差を分析した。分析は関東内５箇所を対象して、１年間に１時間毎の日射量予測で行った。結果による局地の二乗平均平方根誤差は0.060 kWh/m2 ~ 0.065 kWh/m2 内に、平均絶対誤差は0.031 kWh/m2 ~ 0.034 kWh/m2内に変動した。予測誤差に関して提案した手法は明らかに持続モデルより良い性能を示し0.67~0.71迄というスキルスコアを齎した。それは手法の有用性と有効性を示す。

要約(英語): In this study, we propose a method to forecast solar irradiance at hour-ahead level based on the use of numerical weather prediction, recently measured data and on the application of support vector regression with training patterns selection. To evaluate the accuracy of the proposed method, it was used to yield 1 year of hourly forecasts, 1 hour ahead of time. The forecast targets were 5 locations within Kanto. The annual root mean square errors of the forecasts in local scale were in the range of 0.060 kWh/m2 to 0.065 kWh/m2, which shows the good performance of the method.

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 1,345 Kバイト