灰色理論とニューラルネットワークによる翌日の太陽光発電量予測手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門

発行日: 2014/06/01

タイトル(英語): Prediction of Next Day Solar Power Generation by Gray Theory and Neural Networks

著者名: 山田　富士宏（中部電力（株）技術開発本部電力技術研究所），和澤　良彦（中部電力（株）技術開発本部電力技術研究所），小林　和弘（中部電力（株）技術開発本部電力技術研究所），三輪　靖（中部電力（株）技術開発本部電力技術研究所），金納　朋輝（愛知工業大学工学部電気学科），雪田　和人（愛知工業大学工学部電気学科），後藤　泰之（愛知工業大学工学部電気学科），一柳　勝宏（愛知工業大学工学部電気学科）

著者名(英語): Fujihiro Yamada (Chubu Electric Power Co., INC.), Yoshihiko Wazawa (Chubu Electric Power Co., INC.), Kazuhiro Kobayashi (Chubu Electric Power Co., INC.), Yasushi Miwa (Chubu Electric Power Co., INC.), Tomoki Kinno (Dept. of Electrical Eng., Aichi Institute of Technology), Kazuto Yukita (Dept. of Electrical Eng., Aichi Institute of Technology), Yasuyuki Goto (Dept. of Electrical Eng., Aichi Institute of Technology), Katsuhiro Ichiyanagi (Dept. of Electrical Eng., Aichi Institute of Technology)

キーワード: 日射量予測，灰色理論，ニューラルネットワーク，気温データ　　global solar radiation forecast，gray theory，neural network，temperature data

要約(英語): This paper describes an application of a neural network that is method forecasting to time variation of insulation intensity. In recent years, research and technological developments in the field of electrical energy have focused on photovoltaic. Therefore, the photovoltaic power generator is introduced in large quantities in the power system in the future is expected. However, despite the high expectations for renewable power generation technologies, it remains difficult to obtain stable power from such distributed sources, primarily because they depend on weather conditions and other variable factors. In order to apply to the supply and demand stable operation, we report a case of developing a method for predicting solar power generation using the gray theory and a neural network.

本誌: 電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.134 No.6 （2014） 特集：再生可能エネルギーの発電予測とシステム技術

本誌掲載ページ: 494-500 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/134/6/134_494/_article/-char/ja/