電力地産地消を目的としたスマートメータデータに基づく都市需要の空間的分布予測の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 123

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): Study on Forecast of Spatial Distribution of Urban Electricity Demand Utilizing Smart Metering Data for Improving Local Energy Self-Sufficiency

著者名: 明祥吾（早稲田大学），宮澤歩夢（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): Shogo Akira (Waseda University), Ayumu Miyasawa (Waseda University), Yu Fujimoto (Waseda University), Yasuhiro Hayashi (Waseda University)

キーワード: 電力需要量予測|スマートメータ|電力地産地消|機械学習|Electricity Demand Forecast|Smart Meters|Local Energy Self-Sufficiency|Machine Learning

要約(日本語): 近年の都市における分散型電源の普及は需要家と近接した地点における発電能力の増加を促し、それに伴う電力の地産地消の考え方が注目され始めている。電力の地産地消を効果的に実現するためには、都市の電力需要の偏在状況の推移を正確に予測した上でローカルなエネルギー管理を適切に行うことが重要となる。そこで本稿では、導入の進むスマートメータの需要実績データにより実現される都市の局所領域への電力需要の偏在状況の短期先予測の枠組みを検討し、都市全体の需要を予測対象とした短期需要予測との比較を行うことで、局所的な推移を予測する意義・効果を予測精度の観点から議論する。

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