MEPSを用いたSVMの分位点回帰モデルによる地域日射予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-226

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Regional Solar Irradiance Forecast By the Quantile Regression Model via Support Vector Machine with MEPS

著者名: 高松尚宏（産業技術総合研究所）,大竹秀明（産業技術総合研究所）,大関崇（産業技術総合研究所）,高根雄也（産業技術総合研究所）,森友輔（早稲田大学）,若尾真治（早稲田大学）,仲江川敏之（気象研究所）,本田有機（気象庁）,計盛正博（気象庁）

著者名(英語): Takahiro Takamatsu (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Hideaki Ohtake (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Takashi Ozeki (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Yuya T

キーワード: 太陽光発電|日射予測|サポートベクターマシン|分位点回帰|PhotoVoltaic|Solar Irradiance Forecast|Support Vector Machine|Quantile Regression

要約(日本語): 今回、我々は、日射過大予測の低減を目的としてMEPS予報データを用いる機械学習モデルへサポートベクターマシン（SVM）による分位点回帰を適用し、関東5地点の平均日射量の予測誤差について評価を行った。その結果、MEPS予報データにSVMの分位点回帰モデルを用いることで、日射の過大予測を低減するとともに過少予測幅の抑制と予測精度の向上が可能であることを示唆する結果が得られたことを報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 618 Kバイト