基底関数展開法に基づく非線形回帰モデルを用いた太陽光発電出力の時系列予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-107

グループ名: 【全国大会】平成25年電気学会全国大会論文集

発行日: 2013/03/05

タイトル(英語): Photovoltaic Output Prediction by Non-Linear Regression Based On Basis Expantion

著者名: 菊池 元太(早稲田大学),藤本 悠(早稲田大学),林 泰弘(早稲田大学),小島 義包(大林組),中尾 俊二(大林組)

著者名(英語): Genta Kikuchi(WASEDA University),Yu Fujimoto(WASEDA University),Yasuhiro Hayashi(WASEDA University),Yoshikane Kojima(OBAYASHI Corporation),Shunji Nakao(OBAYASHI Corporation)

キーワード: 太陽光発電|回帰モデル|エネルギーマネジメント|基底関数展開法

要約(日本語): 近年, 再生可能エネルギーや電力の自給自足への関心の高まりにより需要家向けの太陽光パネルや蓄電池, ヒートポンプの普及が進んでいる。その結果, 需要家の電力消費の形態が多様化し, より高効率に運用するためには太陽光発電出力の予測をふまえた計画的なエネルギーマネジメントが不可欠となる。 本稿では実測された気象データを元に太陽光発電出力の予測を行うことを目標とする。手法としては気象データと太陽光発電出力の間の複雑な非線形構造捉えるため非線形回帰モデリングの一種である基底関数展開法に基づいてモデルを作成する。モデルの妥当性の評価としては情報量規準を用いて従来の線形重回帰モデルとの比較を行い, 未知データに対する予測精度によってモデルの有効性を検証する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 463 Kバイト