太陽光発電電力予測及び電力平滑化制御法は、それぞれ以下の通り研究を実施した。 太陽光発電電力のカオス解析で、カオスの特徴を有するLFC領域成分とLFC領域より長い周期をもつ長周期変動成分に分離した。このうち、LFC領域成分はカオス短期間予測が可能であることをすでに報告した。一方、電力変動平滑化には長周期成分の抽出が必要であり、これの抽出方法として自己回帰和分移動平均(ARIMA)モデルを用いた手法を提案した。この手法を用いた電力平滑化制御の評価を行い、移動平均法による電力平滑化制御に比較し、エネルギー貯蔵装置容量を約20%低減できることを示した。 FIRと移動平均を用いた電力平滑化用フィルタの評価を行った。FIRフィルタは複数個の設計パラメータを持つため、PSOを用いた最適化手法で設計を行った。電力平滑化制御シミュレーションにより、エネルギー貯蔵装置容量はPSO-FIR, LFCの電力成分はMAが良好な結果となった。
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