日射量予測における特徴抽出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-077

グループ名: 【全国大会】平成22年電気学会全国大会論文集

発行日: 2010/03/05

タイトル(英語): Feature Extraction for Solar Radiation Forecasting

著者名: 高橋 輝(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Akira Takahashi(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 日射量予測|回帰二進木|ガウシアンプロセス

要約(日本語): 本稿では、ガウシアンプロセス（GP）の前処理に回帰二進木を用いた日射量予測の特徴抽出法を提案する。近年、温暖化抑制の動きから自然エネルギーが注目されており、日本では太陽光発電（PV）の導入の流れが活発化している。PVが電力系統に設置する際、その出力変動が天候に左右される不確定性がある。PVの出力変動を予測し安定な運用を行うためには、日射量予測が重要となる。提案法における回帰二進木は、データ集合を類似データ毎に分類し、入出力関係を明確にできる利点を持つ。GPはベイズアプローチであり、学習過程で重みに事前分布を仮定し、ベイズの定理により事後分布へと移行する。提案法を実データに適用することにより有効性を示す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 965 Kバイト