GAによる日射量予測技術の精度検証と向上手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE13037

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: 2013/09/11

タイトル(英語): Accuracy Verification of Insolation Forecast Technique by Using GA and Its Improvement

著者名: 長尾 泰気(福井大学),大中 奎佑(福井大学),川﨑 章司(明治大学),田岡 久雄(福井大学)

著者名(英語): Taiki Nagao(University of Fukui),Keisuke Oonaka(University of Fukui),Shoji Kawasaki(Meiji University),Hisao Taoka(University of Fukui)

キーワード: 日射量予測|遺伝的アルゴリズム|精度検証|相関係数|太陽光発電|Insolation Forecast|Genetic Algorithm|Accuracy verification|Correlation Coefficients|Photovoltaic Generation

要約(日本語): 本稿では太陽光発電の増加に伴い、運用計画において重要となる予測技術を検討する。そこで太陽光と相関の高い日射量を遺伝的アルゴリズム（以下GA）を用いて予測する手法を検証する。既存予測モデルの学習期間を変更することで補正を行う手法を提案する。また、他手法との比較を行うことで、GAによる予測手法の妥当性を確認する。最後に、現在の気象状態が他地域から受ける影響を評価し、向上手法を提案する。

要約(英語): In this paper, the forecast technique using Genetic Algorithm is verified. we examine the method which correct the forecasted value by changing the study period of an existing forecasting model. Moreover, our proposal method is compared with another method. we propose the method of using the weather in another region.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,312 Kバイト