{"product_id":"ieej-zt20226-212","title":"NRBFNによる風力発電予測法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e6-212\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2022\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eAn NRBFN-based Method for Wind Power Generation Prediction\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e渡辺航太郎（明治大学）,森啓之（明治大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003ekohtaro Watanabe (Meiji University),Hiroyuki Mori (Meiji University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e風力発電|RBFN|NRBFN|Wind power generation|RBFN|NRBFN\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e361-362 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e479 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46402088567023,"sku":"IEEJ-ZT20226-212-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_d8c25a58-df2e-4249-b40e-00d2fdce6808.png?v=1744971585","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20226-212","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}