機械学習を用いた地域別ロードカーブの分類

カテゴリ: 部門大会

論文No: 125

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): Clustering of the Shapes of Load Curve in Local Area using Machine Learning

著者名: 廣瀬雄（東京電力ホールディングス）

著者名(英語): Takeshi Hirose (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.)

キーワード: ロードカーブ|配電用変電所|機械学習|load curve|distribution substation|machine learning

要約(日本語): 特定のエリアのロードカーブを定量的特徴に基づき分類を行うことで、当該エリア内、エリア間、基幹系統との接続など地域系統ネットワークの設備形成、運用の合理化に役立つと考え、機械学習を活用した分類手法を開発した。本手法は、通年のロードカーブデータに、代表的なクラスタリング手法である、「k－Means法」と「階層型クラスタリング法」を組み合わせて適用することで、効率的かつ的確に分類できることを特徴とする。本論では、手法の概要および関東エリアの配電用変電所供給区域における適用例を紹介する。

PDFファイルサイズ: 1,020 Kバイト