階層型ニューラルネットワークを用いた日射量予測システム

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-247

グループ名: 【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集

発行日: 2002/03/26

タイトル(英語): Insolation Forecasting System using Hierarchical Neural Networks

著者名: 札場 哲也(徳島大学),鎌野 琢也(徳島大学),安野 卓(徳島大学),鈴木 茂行(徳島大学),原田 寛信(徳島大学)

著者名(英語): Tetsuya Fudaba(The University of Tokushima),Takuya Kamano(The University of Tokushima),Takashi Yasuno(The University of Tokushima),Takayuki Suzuki(The University of Tokushima),Hironobu Harada(The University of Tokushima)

キーワード: ニューラルネットワーク|日射量|正弦波近似式

要約(日本語): 太陽熱給湯システムの補助エネルギー源として深夜電力を利用する場合，翌日の日射量が予測できれば効率的な運用が可能となる。本稿では，階層型ニューラルネットワークを用いた日射量予測システムについて検討している。まず，過去の観測された気象データを晴，曇，雨に分類する。次に，各天候における日射量を年間通して図示し，それらを正弦波関数で近似する。これにより，翌日の天候と日付を与えることにより日射量を予測することができる。ここで，翌日の天候を予測するために，階層型ニューラルネットワークを用い，その重み係数を日射量予測誤差が最小となるよう調整する。提案した手法の有効性をシミュレーション結果により確認している。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 160 Kバイト