{"product_id":"ieej-pse12155","title":"ガウシアンプロセスを用いた日射量予測","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\u003ePSE12155\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 電力系統技術研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2012\/08\/08\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eSolar Radiation Forecasting Using Gaussian Processes\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e高橋 政人(明治大学),森 啓之(明治大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakahashi Masato(Meiji University),Mori Hiroyuki(Meiji University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本稿では, ガウシアンプロセスを用いた日射量予測手法を行う。地球温暖化の進展により, 再生可能エネルギーの導入が進んでおり, 日本でも2030年までに56GWの太陽光発電大量導入計画が掲げられている。本稿では, 太陽光発電と関係の深い日射量に着目し, 太陽光発電のための日射量予測を行う。その際に, カーネルマシンの一種であるガウシアンプロセスを提案する。従来法と比較を行い, 提案法は有効であることが期待される。\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\u003e1,047 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 \/ 6","offer_id":46359618978031,"sku":"IEEJ-PSE12155-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_feb80aeb-f434-4412-a98f-024868f0d011.png?v=1743489213","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-pse12155","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}