Relevance Vector Machine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: 1

グループ名: 【B】平成20年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2008/09/24

タイトル(英語): Application of Relevance Vector Machine to Temperature Forecasting for Short-term Load Forecasting

著者名: 金岡 大介(明治大学),森 啓之(明治大学)

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

キーワード: レリバンスベクターマシーン|マハラノビスカーネル|Relevance Vector Machine|Mahalanobis Kernel

要約(日本語): 本稿では，Relevance Vector Machine(以下，RVMと略記)を用いた短期電力負荷予測のための気温予測法を提案する。近年の電力自由化が進行していく中で、より高精度な短期電力負荷予測が必要となる。そのためには、需要と密接な関係を持つ気温を高精度に予測することは必要不可欠となる。本稿では、この気温を高精度に予測し、不確定性を考慮している。

PDFファイルサイズ: 4,979 Kバイト