RBFネットワークによる日射量予測の精度改善手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST19042

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2019/11/05

タイトル(英語): A study of a method of improving accuracy using RBF network for irradiance forecasting

著者名: 羽柴 雄太(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Yuta Hashiba(Meiji University),Shoichi Urano(Meiji University)

キーワード: ＲＢＦネットワーク|日射量予測|時系列データ|電力需要|RBF network|Photovoltaic forecasting|time series data|power demand

要約(日本語): 現在、日本では最も太陽光発電システムの導入が進んでいる。また、電力の供給源だけでなくスマートグリッドのように、高効率な運用への移行も望まれている。そこでPV出力に必要となってくる小規模エリアにおける日射量予測を、筆者らのこれまでの研究においてRBFネットワークを適応し検証を行ってきた。本稿ではRBFネットワークの改良モデルも用いて予測精度を向上し、需要予測と組み合わせることにより系統内の蓄電池運用の最適化を目指していく。

要約(英語): At present, the installation of Photovoltaic power generation systems is most advanced in Japan. In addition to power supply sources, it is also desirable to shift to high-efficiency operation, such as smart grids. In this paper, we will improve prediction accuracy using an improved model of the RBF network, and propose to optimize storage battery operation in the system by combining it with demand forecasting.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,671 Kバイト