機械学習による?般家庭の翌?消費電?予測?法の開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: 122

グループ名: 【B】令和2年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2020/08/28

タイトル(英語): Development of a Method for Predicting Next Day Power Consumption of Households by Machine Learning

著者名: 鈴?崇平（京セラ），武?直也（理化学研究所），岸本政徳（京セラ），吉?尚久（京セラ），沖野健太（京セラ），河原吉伸（理化学研究所），廣島雅?（京セラ）

著者名(英語): Sohei Suzuki (Kyocera Corporation), Naoya Takeishi (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project), Masanori Kishimoto (Kyocera Corporation), Naohisa Yoshitani (Kyocera Corporation), Kenta Okino (Kyocera Corporation), Yoshinobu Kawahara (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project), Masahito Hiroshima (Kyocera Corporation)

キーワード: 時系列予測|消費電力|仮想発電所|Time Series Prediction|Power Consumption|Virtual Power Plant

要約(日本語): わが国では2011年の東?本?震災を契機に脆弱性が表?化した中央集権型エネルギーシステムの?直しが進んでいる。特に、環境への配慮から再?可能エネルギーを活?した分散型エネルギーシステムへの転換が求められるようになり、?つの解法としてVirtual Power Plant(VPP)と呼ばれる構想が注?されている。2021年に国内に創設される需給調整市場に向けて、本研究はVPPシステムの根幹を成す?精度需要予測?法の開発を?的としている。本論?では特に?般家庭の翌?消費電?に着?し、住?の?活リズムに起因する急激な需要変動に追従可能な予測?法の構築を?指し、複数の機械学習?法を検討した。実需要家データを?いた各?法の?較評価結果を報告する。

PDFファイルサイズ: 886 Kバイト