動的時間伸縮法に基づくクラスタリングとサポートベクターマシンを用いた日射量多地点予測システム

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-173

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): Dynamic Time Warping-based Cluster Analysis and Support Vector Machine-based Prediction of Solar Irradiance at Multi Points in a Wide Area

著者名: 田中 幸也(慶應義塾大学/JST CREST),髙橋 正樹(慶應義塾大学/JST CREST)

著者名(英語): Yukiya Tanaka(Keio University),Masaki Takahashi(Keio University)

キーワード: 日射量予測,多地点,サポートベクターマシン,階層的クラスタリング,動的時間伸縮法

要約(日本語): 太陽光発電の広範囲かつ大量導入のために、広域にわたる日射量予測は重要なテーマである。これまでは単地点予測の研究が多かったが、本研究では日本全域の多地点予測を行う。サポートベクターマシンは数時間先日射量予測において有効である一方、計算量が比較的多く、多地点での予測モデル構築に多大な時間がかかる。さらに、予測モデルは定期的に更新する必要がある。そこで本研究では、計算量削減を目的とした日射量多地点予測システムを提案する。本システムはモデル構築数の大幅な削減を狙う。具体的には、動的時間伸縮法を用いて日射量時系列の非類似度に基づいた多地点のクラスタリングを行い、各クラスタで代表予測モデルを構築する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 945 Kバイト