気温データを入力としたNNを用いた太陽光発電の発電量予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-109

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): Power prediction of photovoltaic power generation using Neural Network with temperature data

著者名: 金納朋輝 (愛知工業大学),雪田 和人(愛知工業大学),依田 正之(愛知工業大学),後藤 泰之(愛知工業大学),一柳 勝宏(愛知工業大学),山田 富士宏(中部電力),和澤 良彦(中部電力)

著者名(英語): Tomoki Kinno(Aichi Institute of Technology),Kzuto Yukita(Aichi Institute of Technology),Masayuki Yoda(Aichi Institute of Technology),Yasuyuki Goto(Aichi Institute of Technology),Katsuhiro Ichiyanagi(Aichi Institute of Technology),Fujihiro Yamada(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Yoshihiko Wazawa(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 予測|日射量|気温日較差|ニューラルネットワーク|太陽光発電

要約(日本語): 近年，再生可能エネルギーを用いた発電方式として太陽光を用いた発電方式が注目されており，大容量の太陽光発電装置が電力系統内に導入されつつある。しかし，太陽光発電の発電量は気象状況により大きく変化するため，連系している系統における電力品質への影響が懸念される。このため太陽光発電の発電量を正確に予測できれば，電力の安定供給に大きく貢献できるものと期待されている。そこで，著者らも需給運用への適用を目指し，気温とニューラルネットワークを用いた1日の太陽光発電の発電量予測手法を開発したので報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 273 Kバイト