2012 Fiscal Year Annual Research Report
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23760267
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
與那 篤史 琉球大学, 工学部, 助教 (40505939)
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| Keywords | 太陽光発電電力予測 / 日射量予測 / 最適運用計画 / 予測誤差 / ファジー推論 / ニューラルネットワーク |
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| Research Abstract |
本研究では既存の電力系統において有用と考えられる太陽光発電設備の発電電力予測について、近似・分類手法を用いた先進的な太陽光発電設備の発電電力予測手法を開発した。気象庁等が配信する年間の気象値について解析し、近似・分類手法による太陽光発電設備の先進的発電電力予測モデルを構築した。また、太陽光発電電力予測モデルの誤差特性を定量的に扱い、高価な蓄電設備の利用を低減することを目的として、太陽光発電設備と蓄電設備が併設された電力系統の最適運用手法を開発した。太陽光発電電力予測においては日射量以外の気象予報値からファジー推論およびニューラルネットワークを用いて日射量予測値を定量化する手法を開発した。提案した予測手法及び運用計画の有効性は太陽光発電設備の発電電力変動の抑制に貢献できること、蓄電池併設型太陽光発電システムを有する発電者側の売電利益が完全予測に近い値で得られること、蓄電池容量を十分に有効利用した運用計画が達成されることをシミュレーション結果より確認した。本研究で提案した蓄電設備の有効利用方法と発電電力予測モデルの誤差特性を考慮した最適運用手法は当該対象地域にのみ適用可能であるとは限らない。例えば、情報通信技術(ICT)を活用したスマートグリッドへの応用や、導入が見込まれる一般家庭用太陽光発電パネルと電気自動車の蓄電池を対象とした最適運用手法についても検討が可能である。
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