Support Vector Regressionを用いた短期電力負荷予測のための気温予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 50

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): A Support Vector Regression Based Temperature Forecasting Model for Short-term Load Forecasting

著者名: 金岡大介 (明治大学),森啓之 (明治大学)

キーワード: 短期電力負荷予測|気温予測|サポートベクター回帰|マハラノビスカーネル|Short-term Load Forecasting|Temperature Forecasting|Support Vector Regression|Mahalanobis Kernel

要約(日本語): 本稿は短電力負荷予測のための気温予測に対し，SVRを用いた手法を提案する。電力システムの諸問題の1である短期電力負荷予測は，電力系統の運用および計画に必要不可欠である。翌日最大電力には，その日の気象条件が多大な影響を及ぼす。そこで本稿では，この気象条件を高精度に予測することを考える。特に，翌日最大電力は夏季において，その重要性を増すため，本稿では夏季の翌日の予想最高気温に焦点を当てる。予測には，SVMを回帰へと拡張したSVRを用いる。SVRは，SVMの持つ有用な特徴を持つため高精度な予測が行えると考えられる。実際に測定されたデータを用いて予測を行い，提案法の有効性を示す。

PDFファイルサイズ: 5,458 Kバイト