多数機械学習モデルを用いた日射量予測についての一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE18146

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: 2018/09/27

タイトル(英語): A Case Study on the Use of Multi-Machine Learning Models to Forecast Solar Irradiation

著者名: ガリダシルバフォンセカジュニア ジョアン(東京大学),海崎 光宏(産業技術総合研究所),宇野 史睦(産業技術総合研究所),荻本　 和彦(東京大学)

著者名(英語): Joao Gari da Silva Fonseca Junior(The University of Tokyo),Mitsuhiro Umizaki(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Fumichika Uno(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Kazuhiko Ogimoto(The University of Tokyo)

キーワード: 多数モデル|機械学習|翌日予測|予測誤差の評価|数値予報|日射量|Multi-model|Machine learning|Day-ahead Forecasts|Forecast Error Analysis|Numerical Weather Prediction

要約(日本語): 本検討では翌日日射量予測の問題において予測誤差削減対策として多数機械学習のモデルを利用してその効果を検討した。その効果を測るため日本の3箇所の一年間のデータを利用して提案した手法の有効性を確認した。

要約(英語): In this study, we assess the efficacy of using a multi-model approach to forecast day-ahead solar irradiation. Using 1 year of data of 3 locations in Japan, Shizuoka, Nagano and Toyama, we identify the potential benefits of using the proposed approach to reduce the forecast error.

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 1,212 Kバイト