ベイジアンネットワークによる日射量予測精度低下時の天候パターン抽出に関する基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-214

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): Basic Study on Weather Pattern Extraction at Decrease in Solar Irradiation Prediction Accuracy by Bayesian Network

著者名: 福原 真熙(同志社大学),髙橋 康人(同志社大学),藤原 耕二(同志社大学)

著者名(英語): Masahiro Fukuhara(Doshisha University),Yasuhito Tahakashi(Doshisha University),Koji Fujiwara(Doshisha University)

キーワード: 日射量予測|ベイジアンネットワーク|太陽光発電

要約(日本語): 本研究では，日射量予測においてどのような天候パターンで予測精度が低下するのか統計的な調査を行うため，ベイジアンネットワークと呼ばれる確率推論を用いた．まず，日射量予測を行い，予測誤差を算出した．そして予測誤差と日射量予測に用いた入力パラメータとの相関関係を有向非循環グラフで表現し，条件付き確率を算出した．その結果，冬以外の昼間において，特に中層雲量が高い時間で過大予測となる傾向が確認できた．また，予測精度低下時の天候パターンを高精度に抽出するためには，多様な情報（入力パラメータ）を用いて，長期間のデータに基づきベイジアンネットワークを算出することが有効であることを明らかにした．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 297 Kバイト