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ADVANCED ACADEMIC ACTIVITY INDEX

電気・情報生命専攻

個別データ

 分類学会発表
 開催年月2017/09/05
 学会名平成29年 電気学会 電力・エネルギー部門大会
 開催都市東京・日本
 タイトル風力発電予測高度化に向けた気象場データへの次元縮約の検討
 発表者・連名者○東山和寿,藤本悠,林泰弘
 講演番号P54
 概要風力発電は風況の変化に伴い,出力が変化する不安定な電源であるため,それらが大量に系統内に連系されると,電力の需給バランスを崩し,周波数変動を引き起こす懸念がある。このような問題に対し,発電量を高度に予測することができれば,需給運用計画の精度向上,効率的な調整力の活用に寄与でき,既存の設備を最大限活用することが可能となる。気象場予測データを活用した機械学習的アプローチではそのデータの高次元性に起因する問題が予測精度の向上を妨げる。本稿では,気象場予測データから,風力発電量予測に本質的に重要な低次元特徴量を抽出する手法を提案し,その手法が発電量予測に果たす効果と実データを用いた実験結果を報告する。
 参考web http://pes2017.ieej.org/
 指導教員林 泰弘