電力需要予測におけるARモデルベース推定とカルマンフィルタベース推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-3

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): AR model-based estimation and Kalman filter-based estimation in electricity demand forecasting

著者名: 横田 壮大（宇都宮大学）,東 剛人（宇都宮大学）

著者名(英語): Yokota Sodai (Utsunomiya University),Azuma Takehito (Utsunomiya University)

キーワード: 電力システム|電力需要予測|システム同定|最小二乗法|カルマンフィルタARモデル|Electric power systems|Electric power demand forecasting|System identification|Least squares methods|Kalman filterAR model

要約(日本語): ARモデルを用いて電力需要予測を行う。ARモデルを状態空間表現し、リカッチ方程式を用いてカルマンフィルタを設計する。ARモデルに対するカルマンフィルタを適用して電力需要予測を行う。東京パワーグリッド管内の実電力需要データに基づいた電力需要予測結果を示し,ARモデルを用いた結果とカルマンフィルタを用いた結果を比較する。