データマインニング手法を適用した需要予測手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-3

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Proposal of Load Forecasting Method with Data Mining Technique

著者名: 石橋 直人(富士電機),飯坂 達也(富士電機),樺澤 明裕(富士電機),勝野 徹(富士電機),斎藤 俊哉(富士電機),大野 健(富士電機)

著者名(英語): Naoto Ishibashi(Fuji Electric),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric),Akihiro Kabasawa(Fuji Electric),Tohru Katsuno(Fuji Electric),Toshiya Saitou(Fuji Electric),Takeshi Oono(Fuji Electric)

キーワード: 需要予測|デマンドレスポンス|データマイニング|決定木|load forecasting|demand response|data mining|decision tree

要約(日本語): 本稿では，北九州市スマートコミュニティ(SC)実証試験でのデマンドレスポンス(DR)におけるエネルギーデータ計測の目的，利用方法について報告する。2011年に東北地方で起きた大震災以降，日本国内では原子力発電所の停止に伴う電力需給のひっ迫が懸念されている。このような問題に対する新しい取り組みとしてDRによる負荷調整が期待されており，北九州市SC実証試験では価格型DRの実証に取り組んでいる。DRを実施すると従来の需要の要因とは異なり電力価格単価等の要因によって需要が変動するため，新しい需要予測手法が必要となる。そこで，本稿では，需要の要因分析にデータマイング手法を適用し，その結果を用いて自動的に需要予測を行う手法を提案する。本稿では，北九州市SC実証試験でのDRの実施内容とその分析結果を説明し，実データを用いたシミュレーションを行い提案法の有効性が確認できたので報告する。

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