報告書番号

R14014

タイトル（和文）

太陽光発電出力の予測に用いるための多数地点で観測した日射強度群の関連性評価－自己組織化マップに基づく日射波形類似性評価手法の提案－

タイトル（英文）

Relevance Evaluation of Solar Irradiance Set Observed at Many Points for Forecast of Photovoltaic Generation - Proposal of Resemblance Evaluation Technique for Solar Irradiance Waveforms based on Self-Organizing Map -

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

本報告では、30分から数時間先までの太陽光発電（PV）出力の短時間先予測システム構築を目指し、そのための要素技術である多数地点間の日射強度群の関連性を評価する手法を提案する。PVが電力系統に大量導入された場合、その出力変動が系統に影響を及ぼすとの懸念がある。PV出力の変動は日射変動に起因することから、系統の安定運用のため、これまでに様々な日射予測手法が提案されている。そのうち、多数地点で観測した日射強度に基づく手法では、異地点間の日射強度の関連性（変動パターンの相関や遅れ時間等）を把握することが重要となる。そこで本報告では、その関連性を適切に把握することを目的として、自己組織化マップに基づく波形類似性評価手法を開発し、同手法で求められる評価指標により日射強度間の関連性を評価することを提案する。30地点で観測した日射強度を用いて関連性評価を検討した結果、提案指標は相関係数を補完できることが分かり、PV出力を予測する際には両者を併用することで精度向上が期待できることを明らかにした。

概要 （英文）

This paper proposes a technique to evaluate relevance among a large set of solar irradiance observed at many sites; the technique is a key component to construct a short-term - thirty minutes to a few hours - ahead forecasting system of photovoltaic power generation (PV). Large-scale integration of PVs has a serious impact to power systems because PV output can fluctuate much more than those of conventional generators. To address the impact, many kinds of measures are proposed to secure stable operation of power systems; many kinds of forecasting techniques of solar irradiance are proposed to help the measures solve the impact since fluctuation of PV output is caused by that of solar irradiance. One of the promising forecasting techniques is to use a large set of the solar irradiance observed at many sites across over wide area, which includes relevance evaluation - correlation and time lag - among a set of time-series data of the solar irradiance as a fundamental step of the forecasting. Therefore, this paper develops a technique to evaluate resemblance among waveforms based on Self-Organizing Map (SOM) and proposes to evaluate relevance among a set of solar irradiances using an evaluation index (resemblance index) obtained from the developed technique, to identify the relevance appropriately. Sample examinations which use a set of solar irradiances observed at thirty sites to compare an evaluation performance between the resemblance index and correlation coefficient show that PV output forecasting is expected to improve accuracy due to the resemblance index in combination with correlation coefficient because the resemblance index can complement the evaluation performance of correlation coefficient.

報告者

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