{"product_id":"ieej-zt167014","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e7-014\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2016\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eStudy of using SVR and variation in GPV forecasted value to forecast the next day irradiation\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e小川 拓海(東京理科大学),植田 譲(東京理科大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakumi Ogawa(Tokyo University of Science),Yuzuru Ueda(Tokyo University of Science)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e日射量予測,GPV,MSM,太陽光発電電力予測,SVR\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e463 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46400964886767,"sku":"IEEJ-ZT167014-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_7e5d709f-2350-42b5-a0ca-d46570966bb3.png?v=1744932323","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt167014","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}