分位点回帰を用いた太陽光と風力発電の統合予測モデル

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-177

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): A Study on Integrated Forecasting Models for Solar and Wind Power Generation Using Quantile Regression

著者名: 野村成孝（筑波大学）,小平大輔（筑波大学）

著者名(英語): Narutaka Nomura (University of Tsukuba),Daisuke Kodaira (University of Tsukuba)

キーワード: 再生可能エネルギー|確率的な予測|太陽光発電|風力発電|分位点回帰|ピンボールロス|Renewable energy|Probabilistic Forecasting|Solar power generation|Wind power generation|Quantile regression|Pinball loss

要約(日本語): 近年，太陽光発電と風力発電の導入が加速化しているが，それらの発電量は天候に大きく依存し，変動が激しく予測が困難である。特に，Day-ahead marketにおいて再生可能エネルギーの予測精度が低下すると，発電量の予測と実際の差（インバランス）が生じ，利益減少に繋がることが指摘されている。本稿では，太陽光と風力発電の総発電量を予測するために，分位点回帰を用いた2つのモデルを提案した。季節性と非季節性の条件下での予測を行い，ピンボールロスで評価をした。その結果，季節性を考慮した条件（Seasonal）で，総発電量を直接的に予測するモデル（DQM）が有効であることが示された。

本誌掲載ページ: 307-309 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 908 Kバイト