雲頂高度及び上空風速を用いた太陽光発電の出力変動予測のための一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE10088

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2010/09/28

タイトル(英語): A Study of output Estimation of PV System by Neural Networks using Cloud-top Height and Wind Velocity

著者名: 松山 剛法(愛知工業大学),市川 智彦(愛知工業大学),雪田 和人(愛知工業大学),依田 正之(愛知工業大学),水野 勝教(愛知工業大学),後藤 泰之(愛知工業大学),一柳 勝宏(愛知工業大学)

著者名(英語): Takanori Matsuyama(Aichi Institute of Technology),Tomohiko Ichikawa(Aichi Institute of Technology),Kazuto Yukita(Aichi Institute of Technology),Masayuki Yoda(Aichi Institute of Technology),Katsunori Mizuno(Aichi Institute of Technology),Yasuyuki Goto(Aichi Institute of Technology),Katsuhiro Ichiyanagi(Aichi Institute of Technology)

キーワード: 予測|日射量|太陽光発電|ニューラルネットワーク|forecasting|insolation intensity|photovoltaic power generation|neural network

要約(日本語): 近年，太陽光発電システムの普及に伴い、運用における高効率化として出力変動への検討・対策が必要になりつつある。その出力変動の大きな要因は雲であり，その動きを把握できれば変動を予測し対策することで安定した電力供給が可能になる。そこで本論文では，雲の高度に加え上空の風速にも着目した。気象レーダデータを用いた太陽光発電システムの変動予測を、予測手法としてニューラルネットワークを用いて検討したものである。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 975 Kバイト