太陽光発電予測のためのカオス時系列解析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-184

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): Chaotic Time Series Analysis for PV Systems

著者名: 竹内 愛里(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Airi Takeuchi(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 再生可能エネルギー,太陽光発電,予測,カオス,ニューラルネットワーク

要約(日本語): 太陽光発電は気象条件によって出力が大きく変動するため、予測が難しい。太陽光発電の出力予測はその変動の激しさから非線形時系列問題であり、適応的手法としてニューラルネットワークやファジー推論などが挙げられる。太陽光発電の時系列は一見複雑な確率過程に見えるが、他方、カオス時系列解析を用いると決定的過程としてみなせる可能性がある。そこで、本稿では、太陽光発電予測にカオス性を検出する手法について検討する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 315 Kバイト