{"product_id":"ieej-pe06094","title":"リカレント型ニューラルネットワークを用いた太陽光発電設備の短時間先発電電力予測","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003ePE06094\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【B】電力・エネルギー部門　電力技術研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2006\/08\/09\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eApplication of Recurrent Neural Network to Short-Term-Ahead Generating Power Forecasting for Photovoltaic System\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e千住 智信(琉球大学),與那 篤史(琉球大学),浦崎 直光(琉球大学),舟橋 俊久(明電舎)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTomonobu Senjyu(University of the Ryukyus),Atsushi Yona(University of the Ryukyus),Naomitsu Urasaki(University of the Ryukyus),Toshihisa Funabashi(Meidensha Corporation)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eニューラルネットワーク|数時間先予測|太陽光発電電力|日射量予測|neural network|several hours ahead forecasting|power output for PV system|insolation forecasting\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e518 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 9","offer_id":46359251026159,"sku":"IEEJ-PE06094-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_c82913bc-2e37-4ef0-9c3d-684203a1328b.png?v=1743473059","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-pe06094","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}