上げDRのためのスマートメータを用いた太陽光発電システム発電量予測手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 180

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): A Prediction Method of PV Power Generation Using a Smart Meter for Positive Demand Response

著者名: 河浦崇人（福井大学），重信颯人（福井大学），伊藤雅一（福井大学），高野浩貴（岐阜大学），東山昇一（関西電力送配電），國保友佑（関西電力送配電）

著者名(英語): Takato Kawaura (University of Fukui), Ryuto Shigenobu (University of Fukui), Masakazu Ito (University of Fukui), Hirotaka Takano (Gifu University), Shoichi Higashiyama (Kansai Transmission and Distribution Inc.), Yusuke Kokubo (Kansai Transmission and Distribution Inc.)

キーワード: スマートメータ|デマンドレスポンス|PV発電量予測|機械学習|Smart meter|Demand response|PV power generation forecast|Machine learning

要約(日本語): デマンドレスポンス（DR）が普及しつつあり，アグリゲータがあるエリアの住宅等を集約してDRに参加することが想定される。日中の上げDRには太陽光発電システム（PV）の発電量予測が必要不可欠であるが設置方法は様々であり，発電量予測は課題である。本研究では，スマートメータ（SM）を用いたPV発電量予測に，ガウス過程回帰を用いた機械学習を検討する。説明変数にSMデータと気象庁等から9:30までに取得可能なデータを使用し，DR対象時刻とした11時から13時のPV発電量を予測する。本稿では，DR対象時刻の日射量導入による影響を把握するため，まず，実測値を追加して検討を行ったところ，改善が見られた。今後，予測値の導入による影響を評価する。

PDFファイルサイズ: 525 Kバイト