風力発電のための広域気象データによる風速時系列予測の検討
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概要
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This paper describes an application of a neural network for forecasting to time variation of wind velocity. We discuss the forecasted results of wind velocity of 4m/s or more on the day as a case study. The neural network is used to forecast the wind velocity and the pattern matching is used to choose the training data of the neural network. It is found from our investigations that forecasting accuracy of the time series of wind velocity is improved by utilization the pattern matching of the weather map data. From the power generation simulation result, it is confirmed that the error of wind velocity greatly affects the power output. Therefore, the prediction accuracy of wind velocity is important.
- 2008-02-01
著者
-
雪田 和人
愛知工業大学 工学部 電気学科
-
後藤 泰之
愛知工業大学 工学部 電気学科
-
一柳 勝宏
愛知工業大学 工学部 電気学科
-
一柳 勝宏
愛知工大
-
雪田 和人
愛知工業大学
-
後藤 泰之
愛知工業大学
-
一柳 勝宏
愛知工業大学
-
谷口 謙悟
愛知工業大学
-
後藤 康之
愛知工業大学
-
谷口 謙悟
愛知工業大学工学部電気学科
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