深層学習を用いた太陽光発電量予測に関する一考察

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: 2019/12/01

タイトル(英語): A Note on Power Output Prediction for Photovoltaic Power Generation using Deep Learning

著者名: 前田　康成（北見工業大学地域未来デザイン工学科）

著者名(英語): Yasunari Maeda (School of Regional Innovation and Social Design Engineering, Kitami Institute of Technology)

キーワード: 太陽光発電，発電量予測，深層学習，全結合ニューラルネットワーク，北海道　　photovoltaic power generation，power output prediction，deep learning，fully connected neural networks，Hokkaido

要約(英語): In this research deep learning by fully connected neural networks is applied to predict power output of photovoltaic power generation in Hokkaido. A new prediction method is proposed. The effectiveness of the proposed method is shown by some examples.

本誌: 電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.139 No.12 （2019）

本誌掲載ページ: 783-784 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/139/12/139_783/_article/-char/ja/