重回帰分析を用いた実負荷推定手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 112

グループ名: 【B】令和5年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Examination of actual load estimation method using multiple regression analysis

著者名: 白石勝明（九州電力），長尾潤（九州電力），張本毅（九州電力），飯岡大輔（中部大学），藤井和也（九州電力送配電），河原克樹（九州電力送配電）

著者名(英語): Katsuaki Shiraishi (Kyushu Electric Power Co., Inc.), Hiroshi Nagao (Kyushu Electric Power Co., Inc.), Tsuyoshi Harimoto (Kyushu Electric Power Co., Inc.), Daisuke Iioka (Chubu University), Kazuya Fujii (Kyushu Electric Power Transmission and Distribution Co., Inc.), Katsuki Kawahara (Kyushu Electric Power Transmission and Distribution Co., Inc.)

キーワード: スマートメータ|実負荷|機械学習|回帰分析|smart meter|actual load|machine learning|regression analysis

要約(日本語): スマートメータの低圧需要家全戸への導入により、従来は現地検針による月間電力使用量でしか把握できなかった低圧需要が30分値で取得可能となることから、計測値の電圧・負荷管理への活用が検討されている。低圧系統の負荷管理において、新設時の変圧器の利用率は契約容量によって計算されるが、ここにスマートメータデータを活用し、需要家のロードカーブを推定・利用することで、計算精度を向上し設備のスリム化が期待できる。本稿では、変圧器の利用率向上を目的に、重回帰分析を用いたロードカーブモデルの推定による新設変圧器の容量選定手法を提案し、有効性を検証した。

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