NRBFNによる風力発電予測法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-212

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): An NRBFN-based Method for Wind Power Generation Prediction

著者名: 渡辺航太郎（明治大学）,森啓之（明治大学）

著者名(英語): kohtaro Watanabe (Meiji University),Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: 風力発電|RBFN|NRBFN|Wind power generation|RBFN|NRBFN

要約(日本語): 本稿では，ニューラルネットワーク（Artifical Neural Network; ANNと略記）のRadial Basis Function Network（RBFN）の正規化モデルであるNRBFN（Normalized RBFN）を用いた風力発電予測法を提案する。近年，地球温暖化が進み，風力などの再生可能エネルギーは脱炭素化に貢献するエネルギーとして注目されている。しかし，再生可能エネルギーは気象条件により発電出力が変動しやすいため，発電計画に不確定性をもたらしてしまう。そのため，電力系統において再生可能エネルギーの出力を正確に予測することは重要な課題である。本稿では，実データを用いたシミュレーションにより，提案法の有効性を示し，予測精度を向上させることが狙いである。

本誌掲載ページ: 361-362 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 479 Kバイト