再生可能エネルギー出力の確率予測：無限の履歴を保持可能な逐次時系列予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-214

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): Probabilistic forecasts for renewable energy outputs: online time series prediction conditioned on infinite history

著者名: 平田 祥人(東京大学),竹内 知哉(東京大学),寳来 俊介(東京大学),合原 一幸(東京大学)

著者名(英語): Yoshito Hirata(University of Tokyo),Tomoya Takeuchi(University of Tokyo),Shunsuke Horai(University of Tokyo),Kazuyuki Aihara(University of Tokyo)

キーワード: 風力発電,出力予測,遅れ座標,非線形予測,確率予測

要約(日本語): 再生可能エネルギーを大量導入する際、その発電出力を予測し、その予測を活用することで、電力系統の運用の経済性、安定性を向上することができる。再生可能エネルギーの予測には、気象の持つ不確実性のために、確率予測が求められる。また、気象は長い期間の履歴を保持する。しかし、現在までのところ、気象の長い履歴を考慮した発電出力時系列の確率予測は、確立されていない。そこで、本発表では、最近我々が導入した無限次元の遅れ座標(Hirata et al., Sci. Rep. 5, 15736 (2015))を使って、できるだけ長い過去の履歴を考慮しながら、かつ、逐次的に再生可能エネルギーの発電出力の確率予測を行う手法を提案する。発表中では、風力発電出力の予測の例を紹介する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 267 Kバイト