データ指向型アプローチに基づく電力需要予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT14049

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2014/09/24

タイトル(英語): Design of a Data-Oriented Power Demand Prediction System

著者名: 小山 貴広(広島大学),山本 透(広島大学)

著者名(英語): Takahiro Koyama(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University)

キーワード: データ指向型アプローチ|非線形システム|最小二乗法|予測|学習|Data-Oriented Approach|Nonlinear System|Least-Square Method|Prediction|Learning

要約(日本語): 電力需要の予測は，複雑で膨大な実績データの分析と高度な熟練を必要とする．このため，予測分析作業の迅速化と省力化が望まれていた．一方、過去に蓄積された大量のデータから現在のデータに近いものを取り出し，パラメータを算出するというデータ駆動型アプローチが提案された．この手法の利点は複雑な計算を必要とせず、直接パラメータを算出できることである。本研究では，データ駆動型アプローチにより電力需要の予測を行う。

要約(英語): Data-oriented approach based on the large data has been proposed.The advantage of this method does not require complex calculations.It is possible to calculate the parameters directly by this method.In this study, we make predictions of power demand by the data-oriented approach.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 445 Kバイト