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J-GLOBAL ID：202202211859419616   整理番号：22A1148238

気象アンサンブル予測を活用した自然勾配ブースティングによる風力発電出力の確率分布予測

NGBoost Approach for Probability Density Prediction of Wind Power Generation Using Ensemble Weather Forecast

著者 (5件)： 藤本悠 (早稲田大) ,  林泰弘 (早稲田大) ,  野原大輔 (電力中研) ,  菅野湧貴 (電力中研) ,  大庭雅道 (電力中研)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.3-017  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・本稿では,EWFによる高次元風況場データを,WF出力の確率分布予測において効果的に活用するために,自然勾配ブースティングに基づく予測の枠組みを検討し,実施した数値実験結果を報告。
・風力発電出力の確率分布予測する条件として,複数の風力発電機から構成されるウィンドファーム(WF)の30分先から48時間先まで,30分単位の出力量推移を,直近の観測情報などから予測する枠組みを想定。
・数値実験には,2016年1月から2017年12月に亘る実際のWFで記録された出力データを用いて検証したところ,提案する予測の枠組みが,期待値の観点からの精度や妥当性など有効であることを確認。

シソーラス用語： *アンサンブル予報 ,  *風力発電 ,  機械学習 ,  確率分布 ,  *予測 ,  変動 ,  出力 ,  生産量 ,  気象条件 ,  *風況 ,  実験
準シソーラス用語： *確率分布予測 ,  確率密度分布 ,  勾配ブースティング ,  数値実験 ,  *発電出力変動予測 ,  発電量

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

引用文献 (5件)：

• Y Fujimoto et al: IEEE Sust. Energ, 10(1) 55-65 (2019)
• D Nohara et al: IFAC PapersOnLine, 53(2) 12151-12156 (2020)
• Z Men et al: Ren. Ener., 87 203-211 (2016)
• T Duan et al: Proc. Mach. Learn. Res., 119 2690-2700 (2020)
• 橋本・平口: 電力中央研究所研究報告, N09024, (2010)

タイトルに関連する用語 (7件)： 気象 ,  アンサンブル予測 ,  活用 ,  勾配ブースティング ,  風力発電 ,  確率分布 ,  予測