スマートメータの30分電力使用量データで学習したLSTMによる配電線区間負荷

カテゴリ: 部門大会

論文No: P22

グループ名: 【B】令和6年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2024/08/23

タイトル(英語): Load Forecasting for Distribution Line Sections Utilizing LSTM Learned with 30-minute Power Consumption Data Measured by Smart Meters

著者名: 藤井海翔（中部大学），飯岡大輔（中部大学）

著者名(英語): Kaito Fujii (Chubu University), Daisuke Iioka (Chubu University)

キーワード: スマートメータ|LSTM|負荷予測|データ集約|smart meter|LSTM|load forecasting|data aggregation

要約(日本語): 近年，カーボンニュートラルの実現に向けて，太陽光発電の導入量が増加している。しかし，電力系統に太陽光発電を大量に導入すると，太陽光発電出力が日射強度に左右され，発電に伴う配電系統への逆潮流増加により，配電設備容量の超過や供給電圧の適正範囲からの逸脱が懸念されている。対策の一つとして，負荷予測に基づいたデマンドレスポンスの適用が検討されている。そこで本研究では，配電線をいくつかの区間に分けて，区間内のスマートメータデータを集約してLSTMで負荷予測した場合の精度ついて検討した。

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