日射予測大アンサンブル生成に向けた最適な確率分布の選択

カテゴリ: 全国大会

論文No: 7-007

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Selection of Optimal Probability Distribution for Generating Large Ensemble GHI prediction

著者名: 中山俊太朗（産業技術総合研究所）,大竹秀明（産業技術総合研究所）,高松尚宏（産業技術総合研究所）,大関崇（産業技術総合研究所）,山口浩司（日本気象協会）

著者名(英語): Shuntaro Nakayama (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)),Hideaki Ohtake (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)),Takahiro Takamatsu (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)),Takashi Oozeki (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)),Koji Yamaguchi (Japan Weather Association)

キーワード: 太陽光発電|数値気象予報|アンサンブル予報|確率分布|機械学習|Photovoltaics|Numerical weather prediction|Ensemble prediction|Probability distribution|Machine learning

要約(日本語): 太陽光発電の発電量は気象条件により変動するため，日射の予測が重要となっている。日射予測の高精度化にあたり，筆者らはアンサンブル予報に着目し，アンサンブル予報のメンバー数を増やすための手法について検討を行ってきた。本報告においては，確率分布からのサンプリングにより大アンサンブル予報を生成するために，最適な確率分布の選択を行った。確率分布を生成するモデルは機械学習により構築し，説明変数としてMSMの各予報値，目的変数として観測値を使用している。比較の結果，ジョンソンSU分布が適していることを確認し，確率分布の中央値を使用することで，MSMの日射予報の予測精度を改善することができた。

本誌掲載ページ: 13-14 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 537 Kバイト