線形予測VARモデルによる風速予測の基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-094

グループ名: 【全国大会】平成27年電気学会全国大会論文集

発行日: 2015/03/05

タイトル(英語): Study of wind speed prediction method using VAR(Vector Auto Regressive) model

著者名: 住田 隼雅(広島工業大学),橘高 滋成(広島工業大学),田坂 翔(広島工業大学),和田 義人(広島工業大学),隅田 将太(広島工業大学),前田 俊二(広島工業大学),高橋 雅也(日立パワーソリュションズ),田中 和英(日立パワーソリュションズ),星平 祐吾(日立パワーソリュションズ)

著者名(英語): Syunga Sumida(Hiroshima Institnte of Technology),Shigenari Kittaka(Hiroshima Institnte of Technology),Kakeru Tasaka(Hiroshima Institnte of Technology),Yoshito Wada(Hiroshima Institnte of Technology),Syota Sumida(Hiroshima Institnte of Technology),Shunji Maeda(Hiroshima Institnte of Technology),Masaya Takahashi(HITACHI Power Solutions Co.,Ltd.),Kazuhide Tanaka(HITACHI Power Solutions Co.,Ltd.),Yugo Hosihira(HITACHI Power Solutions Co.,Ltd.)

キーワード: 風力発電|風速予測|ベクトル自己回帰

要約(日本語): 風力発電エネルギの有効活用には、風速の事前予測の技術開発が重要であり、従来から線形予測に基づく方法などが提案されている。線形回帰(AR)手法では、風車の設置位置の実測風速のみを用いて予測するため、予測精度が不足すると考え、風車の風速・風向データに加え、風車の近傍に設置したパイロットプラントデータを対象とし、複数の時系列データを対象にするベクトル自己回帰(VAR)手法による風速予測を検討した。具体的には、予測に効くデータを選択的に逐次用いることを狙い、期間をスライドさせてリアルタイムにVAR係数を更新することによって風速予測誤差を低減可能なことを確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 689 Kバイト