遺伝的PSO型NNを用いた日射量予測手法および信頼区間推定方法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE17163

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: 2017/09/22

タイトル(英語): Development of Insolation Forecasting Method using NN with Genetic PSO and Estimation Method of Confidence Interval

著者名: 保賀 俊哉(明治大学),川﨑 章司(明治大学)

著者名(英語): Toshiya Hoga(Meiji University),Shoji Kawasaki(Meiji University)

キーワード: 日射量予測|ニューラルネットワーク|粒子群最適化法|信頼区間|insolation forecasting|neural network|particle swarm optimization|confidence interval

要約(日本語): 近年、環境問題などの観点から再生可能エネルギーが注目されており、その中でも太陽光発電は大きく期待されている。以上の背景より、太陽光発電量や日射量予測に関する研究は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ニューラルネットワークと粒子群最適化法を用いた日射量予測手法と日射量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提案手法の有用性を検証する。

要約(英語): Recently, there is a movement that aims to realize a distributed energy system in Japan. The photovoltaic generation is especially expected.In this study, the authors propose insolation forecasting method using neural network with genetic particle swarm optimization and estimation method of confidence interval. 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: 1,951 Kバイト