日射量予測における多変量予測と単変量予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-175

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): Multivariate and univariate predictions for predicting time series of solar irradiance

著者名: 茶山 将慶(東京大学),平田 祥人(東京大学)

著者名(英語): Masayoshi Chayama(University of Tokyo),Yoshito Hirata(University of Tokyo)

キーワード: 日射量,時系列予測,タケンスの埋め込み定理

要約(日本語): 日射量の予測は、太陽光発電で生成されるエネルギーの効率的な活用や、その電力供給の不確実性への対策として重要である。これらの目的に対しては、数時間先の日射量の予測を改善することが特に重要であり、この時間スケールでは、気象モデルよりも、時系列予測が有効である。日射量を時系列予測する時、日射量は空間的な相関を持つために、周囲の点での観測も予測に用いることが広く行われている。一方、Takensの埋め込み定理を利用して遅れ座標により予測を行う時、予測したい日射量の1変数の観測だけを用いれば予測が可能であると考えられる。そこで、本発表では多変数の予測と1変数の予測を比較し、多変数の予測と1変数の予測がそれぞれ得意とする予測を議論する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 276 Kバイト