{"product_id":"ieej-zt176211","title":"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","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\u003e6-211\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2017\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eData clustering for solar irradiance forecast using self-organizing maps\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eShibuki Kasuga(National Institute of Technology, Tsuyama College),Shinichiro Oke(National Institute of Technology, Tsuyama College)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e日射量予測|自己組織化マップ|サポートベクターマシン\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\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\u003e353 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 \/ 1","offer_id":46401355055343,"sku":"IEEJ-ZT176211-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_11b220f8-1df7-43b1-bdf1-2b8a9c2e849f.png?v=1744941229","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt176211","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}