重回帰分析と過去事例検索を用いた翌日需要曲線予測の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 206

グループ名: 【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

発行日: 2009/08/18

タイトル(英語): Load Curve Forecast using Multi-Regression Model and Past History

著者名: 清水川 純(明星大学),伊庭 健二(明星大学),蔡丘成 (明星大学),樋田 祐輔(早稲田大学),横山 隆一(早稲田大学),田中 晃司(東京電力),矢部 邦明(東京電力)

著者名(英語): Jun Shimizukawa(Meisei University),Kenji Iba(Meisei University),Kyusei Sai(Meisei University),Yusuke Hida(Wasada University),ryuichi Yokoyama(Wasada University),Kouji Tanaka(Tokyo Electric Power Co.),Kuniaki Yabe(Tokyo Electric Power Co.)

キーワード: 需要予測|重回帰分析|Load Forecast|Multi-Regression

要約(日本語): 重回帰分析を用いた需要家の需要予測を、翌日に需要曲線予測に展開する。過去事例の曲線は実績であることから、エネルギー管理者の信頼が高いため、最終的には過去事例波形の重み付け和で需要カーブを予測するが、需要家での様々な要因は重回帰分析で対応し精度の高い予測を試みる。重回帰モデルには年、週、曜日、平均気温、カレンダー種別を用いる。特定のピーク需要を予測し、これらをつなぐ曲線で誤差の少ない過去事例を検出することで、カーブを形成する。

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