重回帰分析とランダムフォレストを用いた電力需要予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 126

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): Electric Power Demand Forecast Using Multiple Regression Analysis and Random Forest

著者名: 佐々木秀彰（明治大学），浦野昌一（明治大学）

著者名(英語): Hideaki Sasaki (Meiji University), Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: 電力需要予測|機械学習|ランダムフォレスト|重回帰モデル|Power demand forecast|Machine learning|Random Forest|Multiple Regression Model

要約(日本語): 私達の生活は電力で成り立っていることが多くなってきている。その電力は毎日のように需要想定がなされている。電力は貯めることができないという性質があり、余剰電力を減らすためにも電力の需要予測はとても重要である。本稿では予測特性が異なる統計学的手法である重回帰分析と機械学習的手法のランダムフォレストを並列的に組み合わせた予測手法を適用して１日の最大電力需要の予測を行う。今回用いたデータは電力需要実績データと過去の気象データとした。本稿では、電力需要予測において有効な説明変数の選定、学習の改善を行っていき、予測精度向上を目指す。

PDFファイルサイズ: 365 Kバイト