深層学習ニューラルネットワークを用いた風力発電予測手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-256

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 Deep-Neural-Net-Based Method for Wind Power Generation Forecasting

著者名: 大蔵 惣一朗(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): SOICHIRO OKURA(Meiji University),HIROYUKI MORI(Meiji University)

キーワード: 風力発電|深層学習|予測|オートエンコーダ

要約(日本語): 本稿では深層学習ニューラルネットワークの事前学習としてオートエンコーダを用いることで従来法よりも優れたによって風力発電予測の手法を提案する。従来、風力発電予測には層が少ないニューラルネットワークを用いる手法が主流であったが、AEと多層パーセプトロンから成る深層学習ニューラルネットを用いることで高精度な予測法を開発する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 302 Kバイト