ANNモデルを用いた短期電力負荷予測におけるリスクの定量化

カテゴリ: 部門大会

論文No: 1

グループ名: 【B】平成17年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2005/08/10

タイトル(英語): The Quantification of Risk for ANN Based Short-Term Load Forecasting

著者名: 岩下 大輔(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Daisuke Iwashita(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 短期電力負荷予測|リスク解析|ニューラルネットワーク|モーメント調整法|極値理論|Short-Term Load Forecasting|Risk Analysis|Neural Network|Moment Matching|Extreme Value Theory

要約(日本語): 本稿は短期電力負荷予測におけるリスク解析法を提案する。近年の電力市場の自由化に伴い,短期電力負荷予測の不確定性の増加が懸念される。夏季における電力負荷予測は気温変動に影響されやすく,気温予想誤差による最大電力負荷の誤差が生じる。このため,天候急変による高需要により運転予備力が不足,或いは不足が予想される場合の需要超過の定量化が重要である。本稿は従来の短期電力負荷予測に不確定性を考慮し,予測値に内在するリスクの定量化を目的とする。提案法はニューラルネットワークを用い,得られた翌日最大電力負荷予測の分布に対し過去に記録した最大電力実績値を超過するシナリオが発生する確率,期待値の推定を行う。

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