ニューラルネットワークによる地域電力需要の短期予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 32

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): Short-term forecast of regional power demand by neural networks

著者名: 利根川侑（立命館大学），福原大祐（立命館大学），島田幸司（立命館大学），鷹羽浄嗣（立命館大学）

著者名(英語): Yu Tonegawa (Ritsumeikan University), Daisuke Fukuhara (Ritsumeikan University), Koji Shimada (Ritsumeikan University), Kiyotsugu Takaba (Ritsumeikan University)

キーワード: ニューラルネットワーク|LSTMネットワーク|電力需要量予測|MSM-GPV|Neural network|LSTM network|Power demand forecast|MSM-GPV

要約(日本語): 本論文ではニューラルネットワークを用いて50軒の需要家からなる地域に対する6時間先までの電力需要量予測を行う。ニューラルネットワークの予測精度は入出力間の相関性に左右される。そのため本研究では、入力の特徴量選択手法としてMICを用いる。気象予報データと実測需要量の相関を調べ、そのなかでも相関性の高い温度を採用し、それに加えて24時間前までの実測需要量を入力とする。また、電力需要量のような時系列データに強い特性を持つLSTMネットワークを使い、50軒の需要家からなる地域の実データを用いた数値実験により従来手法と比較・検討を行う。結果としてLSTMネットワークでの予測が従来手法の予測よりも正確に行うことができ、有効性を確認できた。

PDFファイルサイズ: 608 Kバイト