クラスタリングとGAを併用した日射量予測手法の開発及び信頼区間推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE20010,PSE20015,SPC20064

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術/【D】産業応用部門 半導体電力変換合同研究会

発行日: 2020/03/05

タイトル(英語): Development of Insolation Forecasting Method using GA with Clustering and Estimation Method of Confidence Interval

著者名: 太田 薫広(明治大学),川﨑 章司(明治大学)

著者名(英語): Yukihiro Ota(Meiji University),Shoji Kawasaki(Meiji University)

キーワード: 日射量予測|遺伝的アルゴリズム|ｋ－ｍｅａｎｓ法|信頼区間|insolation forecasting|genetic algorithm|k-means clustering|confidence interval

要約(日本語): 近年、環境問題や原子力発電依存度の低減などの観点から太陽光発電システムが大きく期待されており、太陽光発電量や日射量予測に関する研究が盛んに行われている。本研究では気象庁が発表している気象データを基に、k-means法によるクラスタリングと遺伝的アルゴリズム(GA)を併用した日射量予測手法と予測値の信頼区間推定方法を提案する。また、数値計算によりこれらの提案手法の有用性を検証する。

要約(英語): The photovoltaic generation is especially expected from the viewpoint of environmental problems and reduction of nuclear power generation dependency.　In this study, the authors propose the amount of insolation forecast method using the genetic algorithm (GA) with k-means clustering, and estimation method of confidence interval. In addition, the authors verify the usefulness of these proposed methods by numerical calculation.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,716 Kバイト