電力地産地消の実現に向けたスマートメータデータに基づく都市のネット需要の空間分布予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 106

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): Study on Forecast of Spatial Distribution of Urban Electricity Net-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，都市において家庭用太陽光発電を中心とした変動性を持つ分散型電源の普及が進んでいる。太陽光発電の大量導入は日中の余剰発電により，既往の電力系統運用において新たな課題を生み出しつつある。電力地産地消は，上記の課題を回避するための有望な考え方として注目されており，その効果的な実現には，領域内の電力需要，発電量の推移を事前に予測した上で蓄電設備の運用計画を立てることが求められ，都市需要の遍在状況を正確に予測することが重要となる。本稿では，都市における250mメッシュで区切られる各領域に存在する低圧需要家宅のスマートメータにより30分毎に計測されるネット需要の推移データと，気象衛星ひまわりにより観測される地点ごとの気象データに注目し，ネット需要の空間分布の短期先予測の枠組みを検討する。

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