リスク低減を考慮した翌日最大電力需要予測の一考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: 224

グループ名: 【B】平成30年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2018/09/12

タイトル(英語): A study of risk reduction for daily peak load demand forecasting

著者名: 荻原 航大(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): kodai ogihara|syoichi urano

キーワード: 需要予測|重回帰分析|ニューラルネットワークニューラルネットワーク,demand forecasting,multiple regression analysis,neural network

要約(日本語): 電力需要予測を行うことは運用系統において重要である。私たちの生活を支える電力はその全てを蓄えておくようなことは不可能である点や、燃料資源の有限性、化石燃料による発電に伴う廃棄物による環境問題などからも高精度な予測を立て、計画的で安定的な運用をしていくことが必要である。電力需要予測においては予測精度や予測結果のばらつきがリスクとなるため、精度向上と共にばらつきの抑制が必要とされる。そのような観点から本研究では精度向上及びリスク低減を目指す。特にリスク低減を実現するための手法として、本研究では重回帰モデルとニューラルネットワークを用いて新たな予測値算出する予測モデルを提案する。

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