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J-GLOBAL ID：200902222971729982   整理番号：09A0461790

リカレント型ニューラルネットワークを用いた風力発電機の3時間先出力電力予測

Application of Recurrent Neural Network to 3-Hours-Ahead Generating Power Forecasting for Wind Power Generators

著者 (4件)： 與那篤史 (琉球大学) ,  千住智信 (琉球大学) ,  浦崎直光 (琉球大学) ,  舟橋俊久 ((株)明電舎)
資料名： 電気学会論文誌 B  (IEEJ Transactions on Power and Energy)
巻： 129  号： 5  ページ： 591-597 (J-STAGE)  発行年： 2009年 
JST資料番号： S0809A  ISSN： 0385-4213  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 一定時間先の風力発電機の出力電力を予測するためにRNN(Recurrent Neural Network)を用いて一定時間先の風速を風速データのみで予測し,さらに風速の予測値から出力電力を予測する手法を提案した。また,時系列データの予測に適するRNNを適用することにより,時間的な相関を強めて予測精度の向上が可能であることを示した。階層型NN(FFNN:Feedforward NN)とRNNの2種のNNを適用した場合の1-3時間先における風速シミュレーション結果より比較検討し,風力発電機の出力電力予測に対してRNNを適用する有効性を示した。

シソーラス用語： *神経回路網 ,  *発電機 ,  *電力 ,  *予測 ,  風速 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *リカレントニューラルネットワーク ,  *風力発電機 ,  *出力電力

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

引用文献 (15件)：

• (1) M. Hara, N. Yamamura, M. Ishida, M. Wakita, Y. Kamada, and T. Maeda: “Compensation Method for Fluctuation Power of Wind Power Generation Using Biomass Gas Turbine Generator and Flywheel Energy Storage Equipment”, IEEJ Trans. PE, Vol. 128, No. 3, pp. 564-570 (2008-3) (in Japanese)
• 原 真彦・山村直紀・石田宗秋・脇田正彰・鎌田泰成・前田太金佳夫:「バイオマスガスタービン発電機とフライホイール電力貯蔵装置を用いた風力発電の変動電力補償」, 電学論B, 128, 3, pp. 564-570 (2008-3)
• (2) L. Landberg: “Short-term prediction of the power production from wind farms”, Wind Engineering & Industrial Aerodynamics, Vol. 50, No. 1, pp. 207-220 (1999)
• (3) S. Li, D. C. Wunsch, E. A. O'Hair, and M. G. Giesselmann: “Using Neural Network to Estimate Wind Turbine Power Generation”, IEEE Trans. Energy Conversion, Vol. 16, No. 3, pp. 276-282 (2001)
• (4) W. Y. Y. Cheng and W. J. Steenburgh: “Strengths and weaknesses of MOS, running-mean bias removal, and Kalman filter techniques for improving model forecasts over the western United States”, Weather & Forecasting, Vol. 22, No. 6, pp. 1304-1318 (2007)

タイトルに関連する用語 (5件)： リカレント ,  ニューラルネットワーク ,  風力発電機 ,  出力電力 ,  予測