時間別日射量データの短期電力需要予測への適用効果

カテゴリ: 部門大会

論文No: 382

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): Improvement of Short Term Electric Power Load Forecasting Precision with Hourly Solar Radiation Data

著者名: 香田 潤(東京電力),車多宏方 (東京電力),灰田 武史(東京電力),久保 淳(東京電力)

著者名(英語): Jun Koda(Tokyo Electric Power Company),Hirosuke Shata(Tokyo Electric Power Company),Takeshi Haida(Tokyo Electric Power Company),Jun Kubo(Tokyo Electric Power Company)

キーワード: 需要予測|電力需要|Load Forecasting|Electric Power Load

要約(日本語): 　従来、短期電力需要予測の説明変数には、
主に最大需要の予測を目的として、
気温や湿度等が用いられてきた。
これは日々の需要変動における冷暖房需要の割合が大きく、
冷暖房需要は気温等の影響を強く受けるためである。
　予測精度のさらなる向上はもちろんのこと、
最近では最大需要のみではなく1時間毎の需要を予測する
ロードカーブ予測に対する要求も高まってきている。
この場合、特に朝夕を中心に照明需要の影響も大きい。
　著者らは気象予報データとして得られる1時間毎の日射量を
説明変数として導入し、その適用効果の分析を行った。
その結果、当初期待した朝夕の精度のみならず、
午後最大の精度も向上したので、報告する。

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