ニューラルネットワークを用いた前日風力発電量予測に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-129

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): A Study of Forecasting Wind Power Output in the day before using Neural Network

著者名: 清木場 大(広島大学),生関友裕 (広島大学),佐々木 豊(広島大学),造賀 芳文(広島大学),餘利野 直人(広島大学)

著者名(英語): Dai Seikoba(Hiroshima University),Tomohiro Iseki(Hiroshima University),Yutaka Sasaki(Hiroshima University),Yoshifumi Zoka(Hiroshima University),Naoto Yorino(Hiroshima University)

キーワード: 風力発電|ニューラルネットワーク|需給制御システム|自然エネルギー|発電量予測|予測誤差

要約(日本語): 地球温暖化や化石資源枯渇をはじめとしたエネルギー問題の解決策として、クリーンな自然エネルギーを利用した発電方式に注目が集まっている。風力発電もその中の一つであり、今後積極的な導入増が見込まれている。一方で出力変動が設置環境に依存することから、電力系統に大量連系された場合に周波数・電力潮流・電圧などの電力品質に悪影響を及ぼすことが懸念されている。そのため、今後再生可能エネルギー電源の大量導入に対応した次世代ネットワーク構築が必要となる。本稿では著者らが開発中である需給制御システムへの導入を検討している風力発電量の前日予測手法として、ニューラルネットワークを用いた予測手法について検証する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 643 Kバイト