NEを用いた日射量予測に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-007

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): A Study on Amount of Insolation Forecasting using NE

著者名: 石部晃史（明治大学）,川﨑章司（明治大学）

著者名(英語): Koshi Ishibe (Meiji University),Shoji Kawasaki (Meiji University)

キーワード: 太陽光発電システム|日射量|ニューラルネットワーク|遺伝的アルゴリズム|再生可能エネルギー|photovoltaic generation system|amount of insolation|neural networks|genetic algorithm|renewable energy

要約(日本語): 近年，環境問題や原子力発電依存度の低減などの観点から分散型エネルギーシステムが注目されている。その中でも太陽光発電システムは大きく期待されており，連系台数が今後ますます増加することが予想される。しかし，太陽光発電出力は気象条件に大きく左右されるため安定した電力供給が困難である。上記の背景より，太陽光発電出力に起因する日射量の予測が非常に重要になってくる。そこで，本研究では気象庁が発表している気象データを基にNeuro Evolutionを用いた日射量予測手法を提案する。従来手法であるニューラルネットワーク

本誌掲載ページ: 9-11 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 658 Kバイト