中期先電力需要予測における変数属性の要因分析を目的としたグループ正則化の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 227

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): Group Lasso for Factor Analysis of Variable Attributes in Medium-term Power Demand Forecast

著者名: 金子 奈々恵(早稲田大学),藤本 悠(早稲田大学),林 泰弘(早稲田大学)

著者名(英語): Nanae Kaneko|Yu Fujimoto|Yasuhiro Hayashi

キーワード: 電力需要|予測|グループ正則化付き部分線形加法モデルグループ正則化付き部分線形加法モデル,Electric power demand,forecast,group partially linear additive model

要約(日本語): 近年日本においては，太陽光発電などの再生可能エネルギーの導入等に伴い，電力の安定供給を目的とした全国・供給エリアの需給バランスの評価および需給バランス評価の前提となる電力需要の想定が必要となっている。
電力需要の年単位での将来を対象とした中期先想定において重要となる課題としては，需要を説明する要因の分析が挙げられる。東日本大震災以降日本の電力需要は年々減少傾向にあり予測精度の悪化が深刻となっているが，その要因は未だに明確になっていない。そこで，本稿ではグループ属性を持った様々な説明変数からなるデータに対してグループ正則化手法を用いることで，予測において重要な説明変数群を導出する手法を検討し，シミュレーションに基づき電力需要を左右する要因および予測精度について評価を行う。

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