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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
8ページ |
■発行日
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2020/02/01 |
| ■タイトル |
衛星画像と電力潮流を利用した太陽光発電出力推定手法 |
| ■タイトル(英語) |
An Estimation Method of Photovoltaics Power Output using Satellite Images and Power Flow |
| ■著者名 |
安並 一浩（三菱電機(株) 先端技術総合研究所 ソリューション技術部 系統制御システム技術グループ），矢壷 修（関西電力(株) 技術研究所 流通技術研究室（系統・配電）），鷲尾 隆（大阪大学 産業科学研究所 第1研究部門 (情報・量子科学系) 知能推論研究分野），高田 望（（株）気象工学研究所） |
| ■著者名(英語) |
Kazuhiro Yasunami (Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation), Osamu Yatsubo (Power System Technology Laboratory, R&D Center, The Kansai Electric Power Co., Inc.), Takashi Washio (Department of Reasoning for Intelligence, Division of Information and Quantum Science, The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University), Nozomu Takada (Meteorological Engineering Center, Inc.) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.2 （2020） 特集：エネルギーデータを対象としたIoT，AI活用技術
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| ■本誌掲載ページ |
129-136ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/2/140_129/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
太陽光発電，推定手法，共分散，日射強度，電力潮流，衛星画像 photovoltaic (PV)，estimation method，covariance，solar radiation intensity，power flow，satellite image |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
There is a growing need to use photovoltaic (PV) technology to mitigate global warming and the depletion of fossil fuels. However, the high network penetration of PVs potentially lessen the stability and the reliability of electrical power systems in various ways. Under its high network penetration, monitoring of the unmeasurable power outputs of PVs is needed for the proper operations of an electrical power system. To suffice this need, a novel method was proposed to estimate the PV power output of the system using the measured power flow and solar radiation intensity estimated from satellite image in our previous work. However, it occasionally causes large estimation errors of the PV power output based on the wrong estimation of parameters induced by a large data sampling interval. To address this issue, in this paper, we improved our proposed method by introducing an parameter estimation procedure to exclude outliers of estimated values and increase the number of data used for estimation. We confirmed its enhanced accuracy using data observed from The Kansai Electric Power Co., Inc. |
| ■版 型 |
A4 |
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