クラスタリングを応用した日射量予測に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-231

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): A Study on Insolation Forecasting by Application of Clustering

著者名: 川口 友規(明治大学),川﨑 章司(明治大学)

著者名(英語): Yuki Kawaguchi(Meiji University),Shoji Kawasaki(Meiji University)

キーワード: クラスタリング,k-means法,日射量予測,正規化,相関係数

要約(日本語): 近年，原子力発電の依存度低減や地球環境問題の観点から太陽光発電の普及が進んでおり，今後も太陽光発電システムの設置台数は増えると見込まれる。しかし，太陽光発電は気象条件に大きく出力を左右されるため，安定した電力供給が困難である。よって，事前に太陽光の発電電力量を予測し，需給バランスを調節することで電力供給を安定化させる必要がある。これらの背景から本研究では，気象庁が公開している気象データをもとに，クラスタリングのk-means法からヒントを得た独自の日射量予測アルゴリズムを提案する。また，その精度を数値計算によって検証することで提案手法の妥当性を検討する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 591 Kバイト