風速予測のためのS変換前処理ニューラルネット手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE16119

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: 2016/09/20

タイトル(英語): An ANN-based Method for Wind Speed Forecasting with S-Transform

著者名: 大蔵 惣一朗(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Soichiro Okura(Meiji university),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: ニューラルネットワーク|ウェーブレット変換|Ｓ変換|二段階予測|風速|artificial neural network |wavelet network |stockwell transform|two staged forecasting|wind speed

要約(日本語): 本稿では、入力変数の前処理にS変換を用いたニューラルネットワークの風力発電のための短期風速予測手法を提案する。風は自然エネルギーであるため、風速時系列データは非定常で従来のニューラルネットワークでは高精度な結果が得られない。そこで、非定常時系列データ解析のS変換を用いて非定常性の特徴抽出を行う。また、予測モデルを誤差予測を導入した二段階予測にすることで、誤差の改善を図る。

要約(英語): This paper proposed a new ANN-based method for wind speed forecasting. The proposed method makes use of S-transform that is a hybrid method of the Wavelet Transform and STFT. In addition, two-staged forecasting method in proposed to surpress the maximam error, The proposed method is successfully applied to real data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,463 Kバイト