リスク低減を考慮した電力需要予測への気象感応度の検証

カテゴリ: 部門大会

論文No: 171

グループ名: 【B】令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2019/08/23

タイトル(英語): Verification of weather sensitivity to power demand forecasting considering risk reduction

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|shoichi Urano

キーワード: 重回帰分析|ニューラルネットワーク|時系列データ時系列データ,Multiple regression analysis,Neural Network,Time series data

要約(日本語): 私たちの生活を支える電力は、様々な問題から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バラツキがリスクとなるため、精度向上と共にバラツキの抑制が必要とされる。そのような観点から本稿では精度向上及びリスク低減を目指す。筆者等は先行研究においてリスク低減を目的とした重回帰モデルとニューラルネットワークを組み合わせたHybrid予測モデルを提案してきた。その際、入力要素として過去の実績データのみと、気温を加えた場合の精度検証を報告した。そこで今回は、入力要素として気温だけでなく湿度と日射量を加えた検証結果で精度向上を確認したので報告する。

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