短期電力負荷予測におけるクラスタ再構成前処理手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 18

グループ名: 【B】平成16年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2004/08/05

タイトル(英語): Reconstructing Clusters for Preconditioned Short-term Load Forecasting

著者名: 板垣 忠大(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Tadahiro Itagaki(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 短期電力負荷予測|クラスタリング|ニューラルネットワーク|自己組織化マップ|ラジアル基底関数ネットワーク|Short-term Load Forecasting|Clustering|Neural Network|Self Organizing Maps|Radial Basis Function Network

要約(日本語): 本稿では電力システムにおける短期電力負荷予測に対し,より高精度な出力を得るための新しい前処理付き手法を提案する。近年の電気事業の規制緩和により不確定性が増大するため,より一層高精度な予測が要求される。これまで,単体モデルや前処理付き手法など様々な手法が提案されてきた。しかし,これらの手法には欠点が存在する。本稿では入力データに対してクラスタリングを行い,各クラスタの順位付けを行う。その後,順位に基づいて類似データを加えていき,クラスタごとに予測モデルを構築する。これにより従来の単体モデルや前処理付き手法の

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