グラフィカルモデリングを用いた短期電力負荷予測に対する入力変数選択法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 49

グループ名: 【B】平成19年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/12

タイトル(英語): Graphical Modeling for Selecting Input Variables of Short-term Load Forecasting

著者名: 倉田 栄太郎(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Eitaro Kurata(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 短期電力負荷予測|特徴抽出|グラフィカルモデリンググラフィカルモデリング|Short-term load forecasting|feature extractions|graphical modeling

要約(日本語): 本研究では，短期電力負荷予測に対する入力変数の選択法としてグラフィカルモデリングを提案する。近年，世界で風力などへの関心が深まり，今後，系統運用の複雑さは増加すると考えられる。そのような状況下では電力系統における安定的かつ経済的な運用のために短期電力負荷予測が必要不可欠となる。高精度な予測手法が求められる，予測手法の入力に用いる変数を適切に選択することも高精度な予測のために重要である。グラフィカルモデリングを用いた相関構造モデルは擬似相関を除去可能なため，予測に最も有効な入力変数を求めることができる。本稿では，相関係数を用いた選択手法よりも優れた手法であるグラフィカルモデリングを翌日最大電力負荷予測に適用し，その有効性を示す。

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