混合密度ネットワークを用いた消費電力量予測手法の開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: 312

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): Development of a Power Consumption Prediction Method by Mixture Density Network

著者名: 岸本政徳（京セラ），武石直也（理化学研究所），黒田佳樹（京セラ），西山薫（京セラ），河原吉伸（理化学研究所），廣島雅人（京セラ）

著者名(英語): Masanori Kishimoto (KYOCERA Corporation), Naoya Takeishi (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project), Yoshiki Kuroda (KYOCERA Corporation), Kaoru Nishiyama (KYOCERA Corporation), Yoshinobu Kawahara (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project), Masahito Hiroshima (KYOCERA Corporation)

キーワード: 消費電力量|混合密度ネットワーク|ガウス過程回帰|Power Consumption|Mixture Density Network|Gaussian Process Regression

要約(日本語): 脱炭素社会の実現に向けて、再生可能エネルギーを最大限かつ安定的に活用することが求められている。そのひとつの解法として、仮想発電所（VPP）システムが注目を集めている。消費電力量予測は、VPPシステムにおいて必要不可欠な技術である。住宅に設置された蓄電池を群制御する場合、需要家における消費電力量は住人の行動や在宅状況にも依存する。そのため、予測で必要となる説明変数を漏れなく入手し得るとは限らず、消費電力量が説明変数に関して多峰的に分布することがある。本研究では、この様なデータの多峰性を考慮するために混合密度ネットワークの適用を検討し、予測モデルの高性能化を目指した。大会では本技術の性能について報告する。

PDFファイルサイズ: 461 Kバイト