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Informative Vector Machineを用いた短期風速予測
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カテゴリ: 全国大会
論文No: 6-079
グループ名: 【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集
発行日: 2008/03/19
タイトル(英語): Short-term Wind Forecasting Using Informative Vector Machine
著者名: 倉田栄太郎 (明治大学),森 啓之 (明治大学)
キーワード: 再生可能エネルギー|短期風速予測|ガウシアンプロセス|インフォーマティブベクターマシン
要約(日本語): 本稿では,Informative Vector Machine(IVM)を用いた短期風速予測手法を提案する。近年,再生可能エネルギーへの関心が高まり,導入量が著しく増加している。しかし,風力発電は風速の変動によって出力が変動するため,電力系統への安定供給が困難である。このような状況では系統運用を円滑化させるために,数時間先の風の情報を得ることは有用である。風速は,観測値に地形や日射量などの影響がノイズとして含まれると考えられ,このノイズを不確定性として考慮することが非常に重要となる。本稿では,分布推定により不確定性を確率的に表現するガウシアンプロセスと,これを情報理論の観点から拡張したIVMを予測に適用し精度比較を行う。
原稿種別: 日本語
PDFファイルサイズ: 942 Kバイト
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