気象の特徴による分類を用いた電力需要予測の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE21075,PSE21088

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2021/09/18

タイトル(英語): Study of power demand prediction using the classification according to the features of the weather

著者名: 佐々木 秀彰(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Hideaki Sasaki(Meiji University),Shoichi Urano(Meiji University)

キーワード: 機械学習|電力需要予測|ニューラルネットワーク|決定木|重回帰モデル|Machine learning|Power demand forecast|Neural network|Decision tree|Multiple regression model

要約(日本語): 私達の生活は電力で成り立っている。電力は、需要と供給の均衡が崩れると最悪の場合は電力系統全体の停電に陥る可能性がある。そのため、日々の需要想定を行い、安定した電力を供給する必要がある。筆者らは、これまで気象庁の定義による季節に分類をし、ニューラルネットワークを適用し、最大電力需要予測を行った。今回は電力需要を気象の特徴で分類し、機械学習を適用することで、最大電力需要予測を行う。

要約(英語): Our lives are made up of electricity. If supply and demand are out of balance, Power outages in the entire power system can occur in the worst case. Therefore, it is necessary to estimate daily demand and supply stable power. The authors have so far classified the seasons according to the definition of the Japan Meteorological Agency, applied a neural network, and predicted the maximum power demand. This time, we will classify the power demand according to the features of the weather and apply machine learning to predict the maximum power demand.

本誌: 2021年9月21日－2021年9月22日電力技術/電力系統技術合同研究会－4

本誌掲載ページ: 41-46 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 970 Kバイト