前処理付きニューラルネットを用いた風力発電予測手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-213

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): A Preconditioned-ANN-Based Method for Wind Power Generation Forecasting

著者名: 大蔵 惣一朗(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): SOICHIRO OKURA(Meiji University),HIROYUKI MORI(Meiji University)

キーワード: 風力発電,ニューラルネットワーク,予測,風力発電,再生可能エネルギー

要約(日本語): 従来、風力発電予測にはニューラルネットワーク（以降、ANNと略記）の多層パーセプトロン（以降、MLPと略記）などを用いる方法があったが(1)、本稿では入力変数をウェーブレット変換（以降、WTと略記）で前処理を行い、MLPよりも優れたANNであるラジアル基底関数ネットワーク（以降、RBFNと略記）によって風力発電予測の手法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 464 Kバイト