類似データ選択による風速予測手法の基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-205

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 based on similar data selection

著者名: 橘髙 滋成(広島工業大学),住田 隼雅(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(日立パワーソリューションズ),田中 和英(日立パワーソリューションズ),星平 祐吾(日立パワーソリューションズ)

著者名(英語): Shigenari Kittaka(Hiroshima Institute of Technology),Shunga Sumida(Hiroshima Institute of Technology),Kakeru Tasaka(Hiroshima Institute of Technology),Yoshito Wada(Hiroshima Institute of Technology),Syota Sumida(Hiroshima Institute of Technology),Shunji Maeda(Hiroshima Institute of Technology),Masaya Takahashi(Hitachi Power Solutions Co.,Ltd.),Kazuhide Tanaka(Hitachi Power Solutions Co.,Ltd.),Yugo Hoshihira(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、線形予測に基づく方法や過去の気象データを参照して類似データに基づき風速を予測する方法が提案されている。しかし、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て、予測誤差を低減可能な風速予測手法が実現できないか検討した。本報告では、ベクトル自己回帰(VAR)手法で得られる回帰係数を時系列データに組み込むことにより、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: 541 Kバイト