文献

J-GLOBAL ID：201702240293724416   整理番号：17A0576481

ニューラルネットワークによる短時間先風速予測の初期検討

著者 (4件)： 長谷智紘 (広島工大) ,  森山健 (広島工大) ,  西村晃紀 (広島工大) ,  前田俊二 (広島工大)
資料名： 精密工学会大会学術講演会講演論文集  (精密工学会大会シンポジウム資料集)
巻： 2017  号： 春季(CD-ROM)  ページ： ROMBUNNO.A20  発行年： 2017年03月01日 
JST資料番号： Y0914A  資料種別： 会議録 (C)
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： 風力発電は,再生可能エネルギーとして期待されている。その出力は自然現象に左右され,出力が大きい場合や多数台の連系運転を行う場合に系統への影響が大きくなることが懸念される。このため,風力発電量を予測し,系統運用に反映させることが可能になれば,風力エネルギーの高効率利用が期待できる。本報告では,ニューラルネットワークを用いて短時間先風速予測を行う方法を述べる。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *予測 ,  *風力発電 ,  *発電機 ,  *再生エネルギー ,  現象 ,  運転 ,  *系統連系 ,  *風力エネルギー ,  *効率
準シソーラス用語： 風速予測 ,  風力発電システム ,  再生可能エネルギー ,  自然現象 ,  系統連系運転 ,  高効率

分類 (4件)： エネルギー利用と環境との関係  (LE01000E) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  風力発電  (NB03120Q) ,  風力エネルギー  (LB03060X)

引用文献 (9件)：

• 石原孟,山口敦,嶋田健司:「風力発電出力の短期予測 電力の安定供給に向けて」,オーム社(2012.11).
• Thomas Ackermann : Wind Power in Power Systems, 2nd Edition, Wiley;2版(2012.5).
• 長谷ほか:「風速予測における他地点風速データ活用方法の検討」,電気学会 C 部門大会,GS13-5,pp.1456-1461(2015.8).
• 長谷ほか:「VAR モデルによる風速予測に与える多地点データの影響分析」,B-12,pp.302-305, HISS17th (2015.11).
• 湯山ほか:「SVR 風速予測における学習データ選択に関する検討」, A-8-27,電子情報通信学会ソサイエティ大会(2016.9).

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  短時間 ,  風速予測 ,  初期