ニューラルネットワークを用いた広域の日射量時間変化量の予測技術の開発

抄録

カーボンニュートラル実現に向けて，太陽光発電の大規模な導入が進むと思われる。太陽光発電の出力は，季節，時間，天候に左右される。その出力変動の調整は火力発電が担う事になるが，予測が難しい出力変動への対応には，常に無負荷状態で待機する必要がある。しかし，無負荷運転時でも定格の20％程度の燃料投入が必要な ため，その経済的な面，或いは二酸化炭素抑制の観点から好ましくない。ガスタービンであれば，コールドスタ ートから定格に到達するまで1時間程度掛かるため，1時間先程度の再生可能エネルギーの出力変動が予測できれば，待機運転を大幅に削減できる可能性がある。