| Project/Area Number |
08650345
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
電力工学・電気機器工学
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| Research Institution | Hachinohe Institute of Technology |
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Principal Investigator |
木村 昭穂 八戸工業大学, 工学部, 講師 (90118191)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松坂 知行 八戸工業大学, 工学部, 教授 (20048177)
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| Project Period (FY) |
1996
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1996)
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| Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 1996: ¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
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| Keywords | 風力エネルギー / ニューラルネットワーク / 制御 |
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| Research Abstract |
風力発電の出力の制御をニューロによる予測制御を導入することによって安定化を図る為に、不規則波入力駆動される発電システムを試作し、実験中である。
・実験システムの構成について
不規則波入力発電システムは、発電機を定格回転数に維持するためのACサーボモータ、電力を発電をするための3相誘導発電機、発電機に加わる変動負荷を測定するための負荷トルク測定システム、発電された電力を測定するための電力測定システム、システムを制御するためのパソコンシステム等より構成されている。
・実験について
不規則波入力発電システムの実験は、パソコンによるACサーボモータの速度制御や、可変速度による電力変動の測定システムとデータの保存、ACサーボモータの速度変動に対する負荷トルク測定システムの追随等について実験を行い、システムが正常に稼働することを確認した。さらに、ニューロによる予測制御に関しては、継続実験中である。
・風力の予測について
風力の予測には、竜飛ウインドーパークのデータを用いた。最初に、風況のデータの正規化をはかりデータの前処理を行う。またニューラルネットワークは2層構造とした。風速の時系列予測は数十ステップ前のデータを教師データとし、次のデータを予測する学習方式によって可能になった。ここで、最適な関数の組み合わせを見つけるために線形ニューロン、対数シグモイド、ハイパーブリック正接ニューロンを組み合わせて計算を行った。その結果、正接シグモイド/線形ニューロンの関数を組み合わせることによってよい結果が得られた。
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