GPV予報値の変動を利用したSVRによる翌日日射量予測の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-014

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): Study of using SVR and variation in GPV forecasted value to forecast the next day irradiation

著者名: 小川 拓海(東京理科大学),植田 譲(東京理科大学)

著者名(英語): Takumi Ogawa(Tokyo University of Science),Yuzuru Ueda(Tokyo University of Science)

キーワード: 日射量予測,GPV,MSM,太陽光発電電力予測,SVR

要約(日本語): 太陽光発電(PV)の発電量は当日の気象条件に大きく左右されるため，より高精度な日射量予測が必要となる。日射量の予測精度向上のため，先行研究ではSVR (Support Vector Regression)という統計的機械学習法，および数値予報データGPV(Grid Point Value)のMSM(5kmメッシュ)モデルを利用して予測を行っている。本稿では，これに加えて，予測時刻に対しより直近のMSM予報値の精度が高くなる傾向があることに着目し，過去の初期値が異なる二つのMSMの変動分を利用して予測値の補正を行い，予測精度を向上させる手法について検討を行った。その結果，従来手法による最新のMSMを用いた日射量予測値と比べ，二乗平均平方根誤差(RMSE)が1.25%，平均絶対値誤差(MAE)が0.43%向上した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 463 Kバイト