| 大会名称 |
| 2016年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2016S |
| 開催年 |
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2016
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| 発行日 |
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2016-09-06
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| セッション番号 |
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A-8
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| セッション名 |
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信号処理
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| 講演日 |
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2016/9/21
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| 講演場所(会議室等) |
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工学部 C棟 C207
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| 講演番号 |
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A-8-26
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| タイトル |
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SVR風速予測における学習データ選択に関する検討
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| 著者名 |
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◎湯山藍美, 長谷智紘, 水野太介, 山先純也, 前田俊二, 高橋雅也, 田中和英, 星平祐吾,
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| キーワード |
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風力発電, サポートベクトル回帰, 予測, 時系列データ, 非線形
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| 抄録 |
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近年、風力発電は再生可能エネルギーによる発電として注目されている。しかし、風力発電の出力は自然現象に左右され、出力が大きい場合や多数台の系統運転を行う場合に系統への影響が大きくなることが懸念される。このため、風力発電量を予測し、系統運用に反映させることが可能になれば、風力エネルギーの高効率利用が期待できる。本報告では、風速予測の手法としてサポートベクトル回帰（SVR:Support Vector Regression）を用いた風速予測を行い、予測において重要となる学習データについての検討を行う。多地点の風速や、気圧や湿度などの気象データについて、風速予測に有効な学習データとなるかを評価した結果について述べる。
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