フラクタル関数の級数展開による電力需要の非線形短期予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 102

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): Nonlinearly Short-Term Forecast of Power Demand by Series Expansion Using Fractal Function

著者名: 赤塚 容明(大阪府立大学),辻本 敦史(大阪府立大学),川本 俊治(大阪府立大学)

著者名(英語): Masaaki Akatsuka(Osaka Prefecture University),Atsushi Tsujimoto(Osaka Prefecture University),Shunji Kawamoto(Osaka Prefecture University)

キーワード: カオス|フラクタル|時系列データ|フーリエ級数展開|電力需要予測|Chaos|Fractal|Time Series Data|Fourier Series Expansion|Power Demand Forecast

要約(日本語): よく知られたロジスティック写像の厳密なカオス解に注目し、写像の繰り返し計算で丸め誤差が集積されないカオス時系列計算を提案してきた。次にカオス解を用いてフラクタル曲線が得られることから、カオス関数とフラクタル関数を定義し、素数を鍵とする暗号システムへ提案アルゴリズムを応用できることが分かった。　本研究では、カオス解から導出できるフラクタル関数を用いて電力取引所の電力需要データを級数展開し、級数の周期性を利用して周期を延ばし、級数展開各項の係数をパワースペクトルが大きい項から順に修正することにより誤差関数を小

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