擬似風力発電プロファイル生成のための風速推定における距離尺度学習の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-253

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): A Study on Distance Metric Learning for Wind Speed Estimation Towards Generation of Synthetic Wind Power Profile

著者名: 濱 洸貴(早稲田大学),藤本 悠(早稲田大学),村田 昇(早稲田大学),林 泰弘(早稲田大学)

著者名(英語): Koki Hama(School of Advanced Science and Engineering,Waseda University),Yu Fujimoto(Advanced Collaborative Research Organization for Smart Society,Waseda University),Noboru Murata(Graduate School of Advanced Science and Engineering,Waseda University),Yasuhiro Hayashi(Graduate School of Advanced Science and Engineering,Waseda University)

キーワード: 擬似風力発電プロファイル|風速推定|大域的距離尺度学習|局所的距離尺度学習

要約(日本語): 風力発電は将来の構成電源の一端を担う技術として導入拡大が進められているが、不安定な出力を有するため電力系統に影響を与えることが懸念されている。その対策の一つの取り組みとして蓄電池の併設など、風力発電設備に対しての検討にあたって対象エリアの風況特性を考慮した適切な風力発電データが必要となるため、対象地点で想定される尤もらしい擬似プロファイルの生成に関する検討がこれまでにも議論されてきた。本稿では季節的汎用性の高い擬似風力プロファイルの生成を目的として対象箇所の風速推定に際して、周辺箇所の風況情報のデータ同士の関連性から学習される距離尺度に基づく共分散関数を利用するプロファイル生成の枠組みを提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 246 Kバイト