ニューラルネットワークを用いた太陽光発電設備の24時間先発電電力予測

• 與那 篤史

  琉球大学

• 千住 智信

  琉球大学

• 舟橋 俊久

  （株）明電舎

• 関根 秀臣

  琉球大学

書誌事項

タイトル別名

• Application of Neural Network to 24-hours-Ahead Generating Power Forecasting for PV System
• ニューラル ネットワーク オ モチイタ タイヨウコウ ハツデン セツビ ノ 24ジカンサキ ハツデン デンリョク ヨソク

抄録

In recent years, there have been focus on environmental pollution issue resulting from consumption of fuel, e.g., coal and oil. Thus, introduction of an alternative energy source such as solar energy is expected. However, insolation is not constant and output of photovoltaic (PV) system is influenced by meteorological conditions. In order to predict the power output for PV system as accurate as possible, it requires method of insolation estimation. In this paper, the authors take the insolation of each month into consideration, and confirm the validity of using neural network to predict insolation by computer simulations. The proposed method in this paper does not require complicated calculation and mathematical model with only meteorological data.

収録刊行物

• 電気学会論文誌Ｂ（電力・エネルギー部門誌）

  電気学会論文誌Ｂ（電力・エネルギー部門誌） 128 (1), 33-39, 2008

  一般社団法人 電気学会

キーワード

• ニューラルネットワーク
• 24時間先予測
• 太陽光発電電力
• 日射量予測

詳細情報

• CRID: 1390282679579443072
• NII論文ID: 10020026416
• NII論文ID: 20000811395
• NII書誌ID: AN10136334
• DOI: 10.1541/ieejpes.128.33
• BIBCODE: 2008IJTPE.128...33Y
• ISSN: 13488147
• ISSN: 03854213
• ISSN: http://id.crossref.org/issn/03854213
• NDL書誌ID: 9332599
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I9332599
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/128/1/128_1_33/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可