リカレントニューラルネットワークによる風速予測システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE19201

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: 2019/09/20

タイトル(英語): Wind speed forecasting system using Recurrent Neural Network

著者名: 劉 倬驛(北海道大学),原 亮一(北海道大学),北 裕幸(北海道大学)

著者名(英語): Zhuoyi Liu(Hokkaido University),Ryoichi Hara(Hokkaido University),Hiroyuki Kita(Hokkaido University)

キーワード: 風力発電|リカレントニューラルネットワーク|風速予測|Wind power generation|Recurrent Neural network|Wind speed prediction

要約(日本語): 風力発電出力は風況の変化に伴って大きく変動するため，風力発電の大量導入に伴い，系統の見かけの負荷変動が増大し，安定運用に悪影響を与えるおそれがある。それを解決するためには，精度の高い風速予測技術の開発が求められている。 筆者らの研究グループでは24時間先の風速予測に対してディープラーニングニューラルネットワークの一種であるリカレントニューラルによる予測モデルを構築し，予測結果への影響と併せて報告する。

要約(英語): In this paper, one of the deep learning neural networks, Recurrent Neural Network, is used to build a wind speed prediction model to predict the wind speed in the next 24 hours, and the prediction results are analyzed.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,995 Kバイト