DA前処理付きのRBFNによる太陽光発電予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE11089

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術研究会

発行日: 2011/09/29

タイトル(英語): Application of DA-Preconditioned RBFN to Generation Output Forecasting of PV Systems

著者名: 高橋 政人(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Masato Takahashi(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 太陽光発電|予測|ニューラルネットワーク|ラジアル基底関数ネットワーク|クラスタリング|確定的アニーリング|generation output for PV systems| forecasting|neural network|radial basis function network|clustering|deterministic annealing

要約(日本語): 近年、地球温暖化の問題により太陽光発電の導入拡大が期待されている。太陽光発電は発電電力が天候によって変動する不確定性を持ち、電力系統を安定に運用するためにも、より高精度な太陽光発電予測が望まれている。そこで、本稿では太陽光発電予測において、より高精度な出力を得るためにデータの前処理として、クラスタリングの最適化手法であるDAクラスタリングを行いRBFNによる予測手法を提案する。

要約(英語): In this paper, a hybrid method of data preconditioned techniques and neural network (NN) is proposed to deal with forecasting generation output for PV systems. The proposed method makes use of DA clustering as a preconditioned technique and Radial Basis Function Network (RBFN) as a NN.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 963 Kバイト