ガウシアンプロセスによる不確定性を表現した短期電力負荷予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 2

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): A Gaussian Processes Technique for Short-term Load Forecasting with Consideration of Uncertainty

著者名: 近江正太郎 (明治大学),森啓之 (明治大学)

キーワード: 短期電力負荷予測|ガウシアンプロセス|階層ベイズモデル|共分散関数|MAP推定マルコフ連鎖モンテカルロ法|Short Term Load Forecasting|Gaussian Processes|Hierarchical Bayesian Model|Covariance Function|MAP EstimationMarkov Chain Monte Carlo

要約(日本語): 本稿では,ガウシアンプロセスを用いた短期電力負荷予測法を提案する。電力負荷予測は発電機起動停止問題などの系統運用と密接に関係し,効率的・経済的な運用のために欠かすことができない。さらに,近年の電力自由化の進行により,負荷の不確定性はますます増加すると予想される。このような状況下では,高精度な予測を行うと同時に,観測値が取りうるであろう範囲の予測も行えれば有用な情報となる。ガウシアンプロセスの出力はある1点ではなく,分布である。これにより,点推定を行う場合は期待値などを用いると同時に,エラーバーで不確定性を表現することができる。本稿では,ガウシアンプロセスを短期電力負荷予測に適用し,有効性を示す。

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