多項式型ARXモデルの最小二乗推定法に基づいた電力需要予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS3-1-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A solution to forecast electrical power demand based on least squares methods for polynomial ARX models

著者名: 東 剛人（宇都宮大学）,菊池 慧（宇都宮大学）

著者名(英語): Takehito Azuma (Utsunomiya University),Kei Kikuchi (Utsunomiya University)

キーワード: システム同定|多項式型ARXモデル|最小二乗法|電力需要予測|電力システム|System identification|Polynomial ARX models|Least squares method|Electrical power demand forecasting|Electrical power systems

要約(日本語): 多項式型ARXモデルのシステム同定問題を考察し，最小二乗解に基づいた一解法を提案する。提案手法の有効性を電力需要予測問題に適用し，その有効性を検証する。