MSMの時間先予測精度と深層学習による日射予測手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-182

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): MSM time-ahead prediction accuracy and deep learning solar radiation prediction methods

著者名: 野村大輝（福井大学）

著者名(英語): Daiki Nomura (Fukui University)

キーワード: 太陽光発電|日射量予測|MSM|LSTM|Transformer|予測精度分析|photovoltaics|solar radiation forecast|MSM|LSTM|Transformer|prediction accuracy analysis

要約(日本語): 急速に普及する太陽光発電（PV）システムの安定運用のため，日射量予測手法の重要性が注目されている。本研究では，気象庁発行のメソ数値予報モデル（MSM）を用い，LSTMおよびTransformerモデルによる日射量予測手法を提案する。またMSMの予報を更新することでの日射量予測精度の分析を報告する。MSMの予測精度分析では，予報更新による予測誤差の減少が確認された。提案手法では，LSTM，Transformer，および両者を組み合わせた手法を構築し，これらのモデルの性能を比較した。結果として，LSTMとTransformerを組み合わせた手法が最も優れた予測精度を示した。LSTMとTransformerを組み合わせた手法では両手法の欠点は改善され，RMSEは0.1543となり，単独の手法よりも精度が向上した。

本誌掲載ページ: 317-319 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 421 Kバイト