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DEVICE, METHOD AND PROGRAM FOR PREDICTING PHOTOVOLTAIC GENERATION meetings

Patent code P140011045
File No. 2011-P10
Posted date Oct 30, 2014
Application number P2011-211050
Publication number P2013-074695A
Patent number P5888640
Date of filing Sep 27, 2011
Date of publication of application Apr 22, 2013
Date of registration Feb 26, 2016
Inventor
  • (In Japanese)森 啓之
  • (In Japanese)高橋 政人
Applicant
  • (In Japanese)学校法人明治大学
Title DEVICE, METHOD AND PROGRAM FOR PREDICTING PHOTOVOLTAIC GENERATION meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide device, method and program for predicting photovoltaic generation, capable of estimating a photovoltaic power generation amount with high accuracy.
SOLUTION: The photovoltaic generation prediction device for predicting a photovoltaic power generation amount includes: data input means for inputting data necessary for predicting the power generation amount; clustering processing means for classifying the input data by clustering so as to obtain a neural network learning data; model construction means for constructing a neural network model on the basis of each clustered cluster, to classify into each cluster having a cluster representation nearest to a test data; and prediction means for predicting the photovoltaic power generation amount using the neural network in the cluster having the classified test data, to output the predicted power generation amount.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

近年、地球温暖化の問題により、低炭素社会実現のために太陽光発電の導入拡大が期待されている。二酸化炭素削減に有効な太陽光発電が電力系統に導入される際、発電電力が天候によって変動する不確定性を持つ。電力系統を安定に運用するためにも、高精度な太陽光発電電力の予測が必要である。これまで、太陽光発電電力の予測の研究に関しては、日射量予測に対して時系列モデル、ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network、以下、ANNと称する)等の方法がある。また、太陽光発電予測においては、気象データを用いた方法、日射量の予測値を用いた手法等が提案されている。

また、太陽光発電モジュールの面において受け取られる照度を推定するとともに、太陽光発電装置の電気生産量を推定し、過去の関係期間が晴れであるか曇りであるかに基づき、推定量を修正する太陽光発電装置の電気生産量を予測する方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、高精度に太陽光発電電力の予測を行う太陽光発電予測装置、太陽光発電予測方法及び太陽光発電予測プログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
発電所における電力系統の安定運用を実現するための太陽光発電の発電量を予測する太陽光発電予測装置であって、
発電量予測に必要なデータを入力するデータ入力手段と、
初期温度パラメータ、温度パラメータの上限値と収束判定基準値を設定する初期値設定手段と、
初期のクラスタ代表をデータの中から選択し、所属確率を求める所属確率算出手段と、
前記所属確率から新しいクラスタ代表を求め、新しいクラスタ代表から新しい所属確率を求める新所属確率算出手段と、
所定の評価関数よる評価の結果、前記収束判定基準値に基づく条件を満たすか否かを判定し、前記条件を満たさない場合処理を繰り返し、前記条件を満たす場合、温度パラメータが温度パラメータ上限値に達したか否かに基づき終了条件を満たすか否かを判定し、終了条件を満たさないのであれば、前記温度パラメータを増加させて処理を繰り返し、前記終了条件を満たすまで処理を繰り返すことによりDAクラスタリングを実施することによりラジアル基底関数ネットワークモデルの学習データとするために、前記入力データをクラスタリングにより分類するクラスタリング処理手段と、
前記クラスタリングされたクラスタ毎に前記ラジアル基底関数ネットワークモデルを構築し、テストデータと一番近いクラスタ代表を持つクラスタヘ分類するモデル構築手段と、
前記テストデータが分類されたクラスタにおける前記ラジアル基底関数ネットワークモデルを用いて、太陽光発電の発電量を予測して、予測発電量を出力する予測手段と
を備えることを特徴とする太陽光発電予測装置。

【請求項2】
 
発電所における電力系統の安定運用を実現するための太陽光発電の発電量を予測する太陽光発電予測方法であって、
発電量予測に必要なデータを入力するデータ入力ステップと、
初期温度パラメータ、温度パラメータの上限値と収束判定基準値を設定する初期値設定ステップと、
初期のクラスタ代表をデータの中から選択し、所属確率を求める所属確率算出ステップと、
前記所属確率から新しいクラスタ代表を求め、新しいクラスタ代表から新しい所属確率を求める新所属確率算出ステップと、
所定の評価関数よる評価の結果、前記収束判定基準値に基づく条件を満たすか否かを判定し、前記条件を満たさない場合処理を繰り返し、前記条件を満たす場合、温度パラメータが温度パラメータ上限値に達したか否かに基づき終了条件を満たすか否かを判定し、終了条件を満たさないのであれば、前記温度パラメータを増加させて処理を繰り返し、前記終了条件を満たすまで処理を繰り返すことによりDAクラスタリングを実施することによりラジアル基底関数ネットワークモデルの学習データとするために、前記入力データをクラスタリングにより分類するクラスタリング処理ステップと、
前記クラスタリングされたクラスタ毎に前記ラジアル基底関数ネットワークモデルを構築し、テストデータと一番近いクラスタ代表を持つクラスタヘ分類するモデル構築ステップと、
前記テストデータが分類されたクラスタにおける前記ラジアル基底関数ネットワークモデルを用いて、太陽光発電の発電量を予測して、予測発電量を出力する予測ステップと
を有することを特徴とする太陽光発電予測方法。

【請求項3】
 
コンピュータを、請求項1に記載の太陽光発電予測装置として機能させるための太陽光発電予測プログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2011211050thum.jpg
State of application right Registered
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