{"product_id":"ieej-bt09fp22036","title":"日種別・日射量を考慮した時刻別回帰型トレンド調整項付き需要モデリングによる電力ロードカーブ予測手法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e36\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【B】平成21年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2009\/08\/18\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eStudy on daily electric load curve forecasting method based on　regression type hourly load modeling with yearly load trends, day-types and insolations\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e灰田 武史(東京電力)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTakeshi Haida(Tokyo Electric Power Company)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e需要予測|日需要曲線|回帰モデル|日射量|日種別|Load Forecasting|Daily Load Curve|Regression Model|Insolation|Day types\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e気象要因項，日種別要因項，年トレンド項，の３つの要素から構成される回帰型モデルを，１時間毎の電力需要のモデルとして構築する．このモデルにもとづいて翌日２４時間のロードカーブ予測に適用する．気象要因項は電力と気象との非線形関係をあらわすため，多項式関数，ガウス関数の両者を適用し比較する．年トレンド項の表現は加法型、乗法型の２方法を適用する．パラメータは前者は線形最小二乗法と後者は非線形最小二乗法で推定する．ガウス型関数は罰則付き最小二乗法を適用する．ロードカーブ予測に適用したところ，説明要因として日射量，日\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e8,268 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 8.0","offer_id":46403018752239,"sku":"IEEJ-BT09FP22036-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_d6eade0a-b578-43a4-bff7-97cd50975db0.png?v=1745013504","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-bt09fp22036","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}