エリア風力発電量予測における深層学習の応用の検討

摘要

風力発電は、環境性また経済性の観点から今後導入拡大が期待される電源の一つである。しかし、風況によって出力が変動する欠点を持ち、特にランプ（短時間における急変動）は風力発電設備が大量導入された状況下において、電力系統に周波数変動を引き起こす一因となり得る。このランプに対して他の電源や蓄電池により変動を補償する手法が提案されているが、限られた調整用の設備資源を適切に運用するにあたって、発電量予測の高精度化が求められる。本稿では、気象場予測データと発電実績データを入力とした、深層学習手法の一つであるConvolutional Neural Network （CNN）とMulti-layer Perceptron（MLP）に基づく発電量予測手法を提案し、従来手法との精度を比較することで有用性を検討する。