自己組織化マップによる日射量予測データのクラスタリング

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-211

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Data clustering for solar irradiance forecast using self-organizing maps

著者名: 春日 紫吹(津山工業高等専門学校),桶 慎一郎(津山工業高等専門学校)

著者名(英語): Shibuki Kasuga(National Institute of Technology, Tsuyama College),Shinichiro Oke(National Institute of Technology, Tsuyama College)

キーワード: 日射量予測|自己組織化マップ|サポートベクターマシン

要約(日本語): 近年，太陽光発電システムの大量導入時に，発電電力の変動による電力系統への悪影響が懸念されている。そのため，電気系統の安定運用するために日射量予測の活用が望まれている。著者らのグループでは，サポートベクターマシンを用いた日射量予測において，学習データに含まれる不要なデータによる予測への悪影響が指摘されてきた。本研究では，自己組織化マップを用いたデータクラスタリングにより不要なデータの除外を試みた。結果，学習には最低限のデータ数は必要だが，不要なデータを増やすと予測に悪影響を及ぼすことがわかった。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 353 Kバイト