機械学習とオプティカルフローによる多地点のPVシステムの出力予測
機械学習とオプティカルフローによる多地点のPVシステムの出力予測
カテゴリ: 全国大会
論文No: 6-078
グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集
発行日: 2024/03/01
タイトル(英語): Output power forecast of PV systems at multiple sites by machine learning and optical flow
著者名: 山本裕己(東京理科大学),呉?輝(東京理科大学),近藤潤次(東京理科大学),小平大輔(筑波大学)
著者名(英語): Hiroki Yamamoto (Tokyo University of Science),Taiki Kure (Tokyo University of Science),Junji Kondoh (Tokyo University of Science),Daisuke Kodaira (University of Tsukuba)
キーワード: 太陽光発電出力予測|機械学習|多地点予測|スマートグリッド|オプティカルフロー|短期間予測|photovoltaic power forecast|machine learning|multi-point forecast|smart grid|optical flow|short-term forecasting
要約(日本語): 従来の太陽光発電(PV)出力予測は雲画像や気象データなどの外部データを使用していたが,地理的に分散したPV設備では常に近隣地点のデータを得られるとは限らない。一方で近年,PVの普及と情報通信技術の進展により,分散型PV設備の時系列データを用いた予測に注目が集まっている。本研究では,外部データを使わず,多数台の分散型PV設備の過去の発電量,時間,位置情報のみを活用するオプティカルフローと機械学習の組み合わせによるハイブリッドモデルを提案した。提案手法は従来の気象データベースの予測モデルやオプティカルフローと比較して平均絶対誤差(MAE)をそれぞれ18.4%,5.8%改善した。
本誌掲載ページ: 120-122 p
原稿種別: 日本語
PDFファイルサイズ: 337 Kバイト
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