2段階GRBFNによる翌日最大電力負荷予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 6

グループ名: 【B】令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2021/08/12

タイトル(英語): Next Day Peak Load Forecasting with Two-Staged GRBFN

著者名: 三輪陸人（明治大学），森啓之（明治大学）

著者名(英語): Rikuto Miwa (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: 電力負荷予測|ニューラルネットワーク|RBFN|GRBFN|進化的計算|Load Forecasting|Artificial Neural Network|RBFN|GRBFN|Evolutionary calculation

要約(日本語): 本稿では，翌日最大電力負荷予測のためのニューラルネットワーク（以後ANNと略記）を用いた2段階予測法を提案する。電力負荷予測は，安定的な電力供給をしながら，発電機の経済負荷配分や起動停止問題などの経済的な系統運用を実現するために必要不可欠である。また，近年再生可能エネルギーや，電力小売自由化，デマンドレスポンス，電気自動車の普及により，電力系統の不確定性が増大しており，従来法では対応しにくい環境である。そのため，従来の負荷予測手法よりも高精度な予測手法の開発が求められている。

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