機械学習を用いた大学内講義実験棟の15分後の電力需要予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 310

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): Electricity Demand Forecasting for Next 15 Minutes for Lecture Laboratory Building in University Using Machine Learning

著者名: 森勇貴（東京大学），嶋川肇（東京大学），佐藤正寛（東京大学），熊田亜紀子（東京大学）

著者名(英語): Yuki Mori (Tokyo University), Hajime Shimakawa (Tokyo University), Masahiro Sato (Tokyo University), Akiko Kumada (Tokyo University)

キーワード: 需要予測|機械学習|需給調整市場|三次調整力1|demand forecast|machine learning|balancing market|replacement reserve

要約(日本語): 需給調整市場が2021年から始まった。その商品区分の1つに三次調整力1があり、応動時間は15分以内と短い。そのため，取引する事業所は15分後の発電量や需要量を予測する必要がある。15分後のような短時間需要予測の研究は少ない。そこで、本研究は15分後の短時間需要予測をNN,RNN,LSTMとSVMの4つの機械学習の手法を用いて行い、精度の比較検討と機械学習が有用か検討した。　工学部2号館の2011年4月1日からの1年分の電力量のデータを用いた。予測の結果、精度はSVMが最も悪く、他3つの精度はほぼ同じであり、テストの決定係数が0.947ほどどであった。また、30分前の電力量の値を単に予測に用いた場合の決定係数が0.891であった。よって、機械学習を用いた場合のほうが精度高く、短時間需要予測に機械学習が有用であることが分かった。

PDFファイルサイズ: 617 Kバイト