ベイズ推論を用いた電力需要の確率的予測手法の構築と評価

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PE25160,PSE25183

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：2025/9/1

タイトル(英語)：Development and Evaluation of a Probabilistic Electricity Demand Forecasting Method Using Bayesian Inference

著者名：馬場 秀央(広島大学),佐々木 豊(広島大学),造賀 芳文(広島大学),河内 清次(中国電力),角井 弘典(中国電力)

著者名(英語)： Hidetaka Baba(Hiroshima University),Yutaka Sasaki(Hiroshima University),Yoshifumi Zoka(Hiroshima University),Seiji Kawauchi(The Chugoku Electric Power Co., Inc.),Hironori Kakui(The Chugoku Electric Power Co., Inc.)

キーワード：地域マイクログリッド,エネルギーマネジメントシステム,需要予測,ベイズ推論,Regional Microgrid,Energy Management System,Electricity Demand Forecasting,Bayesian Inference

要約(日本語)：本研究では、電力需要の予測精度向上と不確実性の定量化を目的として、ベイズ推論に基づく予測モデルを構築した。平日・休日の需要特性を考慮し、ベイズ統計の枠組みをモデルに導入することで、高精度かつ説明可能性および可解釈性の高い予測を実現した。実データを用いた評価により、本手法の有効性が確認された。

要約(英語)：This study developed a forecasting model based on Bayesian inference to improve the accuracy of electricity demand forecasts and quantify associated uncertainty. By incorporating the demand characteristics of weekdays and holidays, and applying a Bayesian statistical framework, the model provides accurate and interpretable forecasts with enhanced explainability.

本誌：2025年9月4日-2025年9月5日電力技術/電力系統技術合同研究会-4

本誌掲載ページ：43-48p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,624Kバイト