局所線形近似法・ニューラルネットワークを用いた風速予測及び風力発電出力の算定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-036

グループ名: 【全国大会】平成15年電気学会全国大会論文集

発行日: 2003/03/17

タイトル(英語): Local Linearization Technique and Neural Network for Wind Speed Prediction and Determination of Wind Turbine Output

著者名: 林 光治(東京農工大学),長坂 研(東京農工大学)

著者名(英語): Mitsuharu Hayashi(Tokyo University of Agriculture and Technology),Ken Nagasaka(Tokyo University of Agriculture and Technology)

キーワード: 風力発電|時系列予測|カオス|局所線形近似法|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 風力エネルギーを利用して発電を行う風力発電はその出力は不規則で間欠的な特徴を持つため、電力会社などの系統に連系し発電計画を立てるときに出力の目安がないという問題を抱えている。したがって、風速の予測、ひいては発電量の事前の予測が必要である。そこで本研究では時系列で風速の短期予測をカオス手法を用いて行い、その予測結果と風車の特性曲線から発電出力を算定することにした。具体的には風速を時系列データと捉えた上で時間遅れ座標系に変換し、局所線形近似法、ニューラルネットワークを用いて予測を行う。その結果、局所線形近似法のヤコビ行列推定法にて絶対平均誤差1.2[m/s]という予測精度を得ることが出来た。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,293 Kバイト