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風速・風向予測モデルを用いた小型風力発電機の最大出力制御法の確立と検証

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研究課題番号 KAKENHI-PROJECT-15K00048
研究種目 基盤研究(C)
研究分野 総合系
情報学
情報学基礎
統計科学
研究機関 徳島大学
代表研究者 安野 卓
研究分担者 北島 孝弘
研究期間 開始年月日 2015/4/1
研究期間 終了年度 2017
研究ステータス 完了 (2017/4/1)
配分額（合計） 4,680,000 (直接経費 :3,600,000、間接経費 :1,080,000)
配分額（履歴） 2017年度：910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000)
2016年度：2,080,000 (直接経費 :1,600,000、間接経費 :480,000)
2015年度：1,690,000 (直接経費 :1,300,000、間接経費 :390,000)
キーワード 風速・風向予測
風力発電
最大出力制御
機械学習
深層学習
ニューラルネットワーク
統計的予測・制御
ソフトコンピューティング

研究成果

[学会発表] Wind Speed Prediction Model Using LSTM and 1D-CNN

Rui Fukuoka, Hiroshi Suzuki, Takahiro Kitajima, Akinobu Kuwahara, Takashi Yasuno 2018

[学会発表] Deep Belief Networkを用いた風速増減予測システムのクラスタリングによる学習データ構築に関する一考察

吉田匠吾，鈴木浩司，北島孝弘，安野卓 2017

[学会発表] Sign Prediction of Wind Speed Change by Support Vector Machine

Takahiro Kitajima, Shogo Yoshida, Hiroshi Suzuki, Takashi Yasuno 2017

[学会発表] Prediction of Wind Speed Fluctuation Using Deep Belief Network with Ensemble Learning Method

Shogo Yoshida, Hiroshi Suzuki, Takahiro Kitajima, Takashi Yasuno 2017

[雑誌論文] Prediction of Wind Speed Fluctuation Using Deep Belief Network with Ensemble Learning Method

Shogo Yoshida, Hiroshi Suzuki, Takahiro Kitajima, Takashi Yasuno 2017

[学会発表] 中間層出力を継承する複数の階層型ニューラルネットワークを用いた風速の増減予測

吉田匠吾，鈴木浩司，北島孝弘，安野卓 2016

[学会発表] Wind Speed Prediction System Using Multiple Time-Delayed Neural Networks

Hiroshi Suzuki,Takashi Yasuno, Youhei Miyabe, Takahiro Kitajima 2016

[学会発表] Correction Method of Wind Speed Prediction System using Predicted Wind Speed Fluctuation

Shogo Yoshida, Hiroshi Suzuki, Takahiro Kitajima, Anuar Mohamed Kassim, and Takashi Yasuno 2016

[学会発表] 複数の階層型ニューラルネットワークを用いた簡易風速予測における最適な入力情報の検討

宮部洋平，北島孝弘，鈴木浩司，安野卓 2015

[学会発表] 階層型ニューラルネットワークを複数用いた風速予測における最適な学習手法に関する一考察

宮部洋平，北島孝弘，安野卓 2015