ニューラルネットワークを用いた二日先最大電力需要量予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 188

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): Study of The day after tomorrow Peak Load Forecasting by Neural Network

著者名: 中島 幸一(愛知工業大学),雪田 和人(愛知工業大学),後藤 泰之(愛知工業大学),一柳 勝宏(愛知工業大学)

著者名(英語): Kouichi Nakajima(Aichi Institute of Technology),Kazuto Yukita(Aichi Institute of Technology),Yasuyuki Goto(Aichi Institute of Technology),Katuhiro Itiyanagi(Aichi Institute of Technology)

キーワード: 需要予測|二日先|ニューラルネットワーク|電力需要|The demand forecast|The day after tomorrow|Neural Network|The electric power demand quantity.

要約(日本語): 近年の電力系統は,規制緩和により独立系発電事業者(IPP),太陽光・風力・マイクロガスタービン・燃料電池などの分散電源が参入し,系統全体が複雑化の傾向にある。また,自家用発電設備を個人で導入する需要家も徐々に増える傾向にある。このため,個人需要家が廉価な電力を計画的に入手するには,電力需要を正確に予測し,自家用発電供給分と系統連系購入分を経済的に選択する必要がある。著者らはこれまでに,翌日最大電力需要予測手法の提案を行ってきた。本論文では,新たにニューラルネットワークを用いて二日先の最大電力需要量を予測する手法を提案する。検討の対象として中部地区の過去の電力需要データを用いて検討を行った。

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