需要パターンの類似性の階層構造に基づく需要予測モデル同定手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 309

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): Identification Method of Demand Forecast Model based on Structure of Demand Pattern Similarity

著者名: 南波和樹（日立製作所），内海将人（日立製作所），渡辺徹（日立製作所），浜場大輔（日立製作所），飯村洋（日立製作所）

著者名(英語): Kazuki Namba (Hitachi), Masato Utsumi (Hitachi), Tohru Watanabe (Hitachi), Daisuke Hamaba (Hitachi), Hiroshi Iimura (Hitachi)

キーワード: 電力需要予測|クラスタリング|情報利得|Demand Forecast|Clustering|Information Gain

要約(日本語): 発電・小売事業者による適切な販売・調達量の決定のため, 高精度な需要予測が求められる。今日ではPVやEVの普及拡大や電力自由化による需要家の入替りの活発化により, 需要の変動要因が変化する。特に, 予測に旧来用いていた説明変数のみでは説明が不可能な変動が生じ, 予測精度の悪化に繋がり得る。従来の予測手法は現有の変数で全ての変動の説明を試みるため, 変数の不足の把握が困難である。本稿では, 需要データの類似性を構造化した後, 類似性の主要因となる変数を情報利得により選択し, いずれの変数も情報利得が閾値未満の場合は主要因なしとする予測モデル同定手法を提案する。机上検証により提案手法で変数の不足を検出する例を示す。

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