データ分類に基づくニューラルネットワークを用いた大学実験研究棟の前日電力需要量予測に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: P75

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): A Study on Day-ahead Building Load Forecasting Using Neural Networks Based on Clustered Data

著者名: 竹内海颯（広島大学），佐々木豊（広島大学），造賀芳文（広島大学），餘利野直人（広島大学）

著者名(英語): Aryu Takeuchi (Hiroshima University), Yutaka Sasaki (Hiroshima University), Yoshifumi Zoka (Hiroshima University), Naoto Yorino (Hiroshima University)

キーワード: 前日電力需要量予測|ニューラルネットワーク|データ分類|Day-ahead Load Forecasting|Neural Networks|Clustered Data

要約(日本語): 開発した予測手法は，高度な気象衛星情報を使用せずに，一般の天気予報データを用いるのみで比較的高精度な予測を実現してきた。加えて，当研究室が所在する大学実験研究棟では，電力消費データを各階のセンサーにより取得・記録，蓄積してきた。電力消費量の把握も需給調整に欠かせない要素である。本稿では，これまでに蓄積された電力需要データを用いて，電力消費者である需要家の前日電力需要量予測を，先行研究で開発したNNsを用いて実施する。特に，NNsを扱う上で，重要となる不連続性影響要因でのデータ分類に着目し，天候と曜日での予測精度の比較，検証を行った。

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