1994 Fiscal Year Annual Research Report
ニューラルネットワークに基づく翌日の気象変化予想システム-電力需要予測精度向上を目的として-
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06650340
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
一柳 勝宏 愛知工業大学, 電気工学科, 教授 (80064955)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
後藤 泰之 愛知工業大学, 電気工学科, 助教授 (70178458)
小林 英夫 愛知工業大学, 電気工学科, 教授 (80064921)
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| Keywords | 太陽エネルギー / 日照時間 / 気温 / 予測 / 天気図 / データベース / パターンマッチング / ニューラルネットワーク |
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| Research Abstract |
天気図データベースを活用することにより,パターンマッチング手法に基づく類似天気図の抽出手法を開発した.さらに,中部日本地区における翌日の気温や日照などの予測を行った.研究概要は以下の通りである.
1.まず,日本をとり囲む天気図の緯線および経線に沿って15個のブロックに分割する。次に,各ブロックの中の気象状況の有無を2進数で表した天気図マトリックスを作成し,これを天気図データベースとした.このデータベースを用いて,現時点と類似した天気日を抽出するためのパターンマッチング手法を開発した.さらに,現時点に類似した天気は同じ気象変化を示すものと仮定し,翌日の気温変化予測を行った.1992年の夏季における気温変化予測の平均絶対値誤差は1.7℃となり,比較的精度の高い予測ができた.(分担:後藤)
2.天気図データベースから得られる気圧配置,前線位置,天気配置に関する情報を入力に,対象地区における最高最低気温や日照時間の予想値を出力に各々対応させたリカレント型ニューラルネットワークを構築した.具体的なデータに基づいて,ネットワークの学習および予測について検討を進めている.(分担:小林)
3.類似した天気は同じ日照変化を示すものと仮定し,類似天気日の翌日の日照時間変化をAMeDASデータから読みとり,これを現時点での日照時間変化の予測値とする.検討対象地域として名古屋をとり,1985年〜1986年の春,秋の12例について予測を行った.その結果,12例中9例が日照時間の誤差3時間未満で予測できており,全体として比較的良好な結果を得た.さらに,翌日における日照時間の予測値を用いて,太陽エネルギー総量の予測を試みたところ,その実績値に近い結果が確認できた.(分担:一柳)
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[Publications] Y.Goto: "天気図データを利用したパターンマッチングによる太陽エネルギーの総量予測" 電気学会論文誌B. 114-10. 1073-1074 (1994)
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[Publications] K.Yasui: "天気図データベースを活用したパターンマッチングによる翌日の気温変化予測" 電力技術研究会資料. PE-94-38. 19-26 (1994)
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[Publications] K.Ichiyanagi: "過去の類似天気図を参照した翌日の日照時間変化予測" 平成6年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集. 44-44 (1994)
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[Publications] K.Yasui: "天気図データベースを活用したパターンマッチングによる翌日昼間の気温変化予測" 平成6年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集. 44-44 (1994)
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[Publications] K.Yasui: "翌日気温変化予測に用いる天気図データベース作成方法の検討" 平成7年電気学会全国大会. 6. 1404-1404 (1995)
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[Publications] Y.Goto: "天気図データベースを活用した翌日太陽エネルギーの時間変化予測" 平成7年電気学会全国大会. 6. 1395-1395 (1995)
