需要家の電力消費動向の長期予測に関する基礎検討

カテゴリ：部門大会

論文No：0P6

グループ名：【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日：2025/9/5

タイトル(英語)：A Basic Study on Long-Term Forecasting of Electricity Consumption Trends of Consumers

著者名：相場萌香（岐阜大学），高野浩貴（岐阜大学），浅野浩志（岐阜大学），杉本貴史（関西電力送配電），岡靖典（関西電力送配電），横山和弘（関西電力送配電），重信颯人（福井大学），髙橋明子（福井大学），伊藤雅一（福井大学）

著者名(英語)： Honoka Aiba (Gifu University), Hirotaka Takano (Gifu University), Hiroshi Asano (Gifu University), Takafumi Sugimoto (Kansai Transmission and Distribution, Inc.), Yasunori Oka (Kansai Transmission and Distribution, Inc.), Kazuhiro Yokoyama (Kansai Transmission and Distribution, Inc.), Ryuto Shigenobu (Fukui University), Akiko Takahashi (Fukui University), Masakazu Ito (Fukui University)

キーワード：需要予測,スマートメータ,STL法,LSTM,demand forecast,smart meter,seasonal and trend decomposition using loess,long short-term memory

要約(日本語)：電力消費動向の変化を踏まえ，設備更新には将来需要の精度の高い予測に基づく容量の見直しが重要となっている。著者らは，長期的な電力消費動向の予測技術の開発を目指している。異なる周期の成分が混在したまま電力需要データを扱うのではなく，周期ごとに分解してそれぞれを扱うことで，各成分の周期性を学習しやすくなり、予測精度が向上するものと期待している。時系列データにSTL法を適用して周期別変動成分に分解し，それぞれの成分にLSTMを適用することを考えた。分解前の時系列データに対してそのままLSTMを適用した場合，分解した成分ごとにLSTMを適用した場合のそれぞれについて，数値実験を行った結果を報告する。

PDFファイルサイズ：509Kバイト