天気・日射量データを用いた翌日電力需要曲線予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 273

グループ名: 【B】平成24年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2012/09/12

タイトル(英語): The next day Electric Load Curve Forecasting using Weather and Insolation data

著者名: 宮田 尚朋(中部電力),松本 理(中部電力),遠藤 隆幸(中部電力),島崎 祐一(富士電機),飯坂 達也(富士電機),中西 要祐(富士電機)

著者名(英語): Hisatomo Miyata(Chubu Electric Powe),Tadashi Matsumoto(Chubu Electric Powe),Takayuki Endo(Chubu Electric Powe),Yuichi Shimasaki(Fuji Electric),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric),Yosuke Nakanishi(Fuji Electric)

キーワード: 需要予測|ニューラルネットワーク|load forecasting|neural network

要約(日本語): 電力需要予測は，電力の安定供給，及び経済運用のために重要な役割を果たしている。特に翌日の最大電力(1)(2)，１時間ごとの電力需要曲線の予測(3)(4)は発電機の起動停止計画の立案に大きく影響するため高い予測精度が要求される。このため，重回帰式やニューラルネットワークなどによる研究が行われてきた。予測精度向上のため，天気や日射量を用いた研究も行われている(3)(4)。しかし，いずれが優れているのか研究されていない。
本論文では，天気と日射量を用いた電力需要曲線予測の有効性を述べる。また，適応的に入力情報を選択することで予測精度をさらに向上させる方法を新たに提案する。中部電力管内の総需要データを用いてシミュレーションした結果，提案手法の有効性が確認できたので報告する。

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