CEEMDとリカレントニューラルネットワークを用いた風速予測システムの開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-055

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Development of Wind Speed Prediction System based on CEEMD and Recurrent Neural Network Method

著者名: 劉倬驛（北海道大学）,原亮一（北海道大学）,北裕幸（北海道大学）

著者名(英語): Zhuoyi Liu (HOKKAIDO University),Ryoichi Hara (HOKKAIDO University),Hiroyuki Kita (HOKKAIDO University)

キーワード: 風力発電|リカレントニューラルネットワーク|経験的モード分解|フウリョクハツデン|リカレントニューラルネットワーク|ケイケンテキモードブンカイ

要約(日本語): 風力発電の出力は風況に依存するため予測が難しく，また大きく変動しうるため，電力系統の需給運用に悪影響を与えるおそれがある。このような悪影響を緩和するために，精度の高い風速・風力発電出力予測技術の開発が求められている。風速予測手法について，著者らは翌日における系統の需給計画への適用を想定して，24時間先までの風速予測手法の開発を検討している。基礎的な検討として24時間先の平均風速を平均絶対誤差率（MAPE）30～35%程度の精度で予測するRNNによる風速出力予測手法を開発した。本稿では，相補的アンサンブル経験的モード分解CEEMDによる提案予測手法の改良を検討する。

本誌掲載ページ: 91-93 p

原稿種別: 日本語