スマートグリッド環境において気象観測情報を用いない 高精度な短期的太陽光発電出力予測手法の提案

松本 隼  石井 大介  岡本 聡  大木 英司  山中 直明  

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J94-B   No.10   pp.1373-1382
発行日: 2011/10/01
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 
Print ISSN: 1344-4697
論文種別: 特集論文 (スマートな社会を支えるインターネットアーキテクチャ論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
スマートグリッド,  スマートハウス,  太陽光発電出力予測,  センサネットワーク,  

本文: PDF(793.4KB)
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あらまし: 
近年日本では家庭用ソーラーパネルやマイクロCHPが急速に普及しており,それらの分散化された発電エネルギーの利用法が日本におけるスマートグリッド研究課題の一つである.効率的な発電エネルギー利用のため消費デバイスとのスケジューリング連携が有効であり,太陽光発電出力量の短期的な予測が重要となる.従来の太陽光発電出力予測手法は主に中長期的な規則性を伴う出力変動について議論しており,気候による不規則な変動の激しい短期的な予測には適さない.また既存の短期的な予測手法についても特別な気象観測機器が必要であるという課題が残る.そこで本論文では,気象観測情報を用いずに各ソーラーパネルの発電出力情報のみを用いて予測する手法を提案する.本手法では,ネットワークに接続されたスマートメータから各地点の発電出力情報をサンプリングし,データ補間及びオプティカルフロー推定技術を用いて,各地点における将来の発電出力量を予測する.その際,過去のサンプリングデータを仮想的に補間元データとして用いるバーチャルサンプリングにより,少ないサンプリング数でも高精度な予測を可能とする.コンピュータシミュレーションにより,本予測手法の有効性及びバーチャルサンプリングによる予測精度の改善を示す.