物理モデルとVI-SVRによる短期間の気象データを用いた翌日の太陽光発電電力量推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-007

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): Estimation of PV Power for the Next Day by Physical Model and VI-SVR in Short-Term Learning

著者名: 佐々木健人（東京理科大学）,植田譲（東京理科大学）

著者名(英語): Taketo Sasaki (Tokyo University of Science),Yuzuru Ueda (Tokyo University of Science)

キーワード: 太陽光発電|予測|VI-SVR|機械学習|photovoltaic power generation|estimation|VI-SVR|machine learning

要約(日本語): 固定価格買取制度により，太陽光発電システムの普及拡大が進んでいる。太陽光発電による発電量は季節や天候の影響を大きく受けるため，エネルギーマネジメントとして発電量を最大限に活用するためには，太陽光発電量を正確に予測する必要がある。
本研究では，気象計測架台による水平面全天日射量，気温，風速の計測値を用いて，物理モデルとVI-SVRを組み合わせることで，発電量を5分値で予測する。物理モデルで，温度損失，入射角損失，最大出力低下損失を推定した後に，VI-SVRを用いて補正する。その結果，物理モデルでは損失分離できなかった日陰などの損失を取り除くことができ，高い精度で予測することができた。

本誌掲載ページ: 7-9 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 473 Kバイト