負荷・PV発電波形のクラスタ分析情報を用いた電力需要カーブ予測に関する基礎的検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE19194

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術研究会

発行日: 2019/09/20

タイトル(英語): A study on power demand curve prediction with clustering information of measured demand and PV output data

著者名: 川野辺 章人(早稲田大学),若尾 真治(早稲田大学),泰間 智也(東京電力ホールディングス)

著者名(英語): Akito Kawanobe(Waseda University),Shinji Wakao(Waseda University),Tomoya Taima(Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.)

キーワード: 配電系統|太陽光発電|需要カーブ予測|クラスタ分析|power distribution system|photovoltaic|demand curve prediction|cluster analysis

要約(日本語): 近年、PVの大量導入により、配電系統における見かけ上の電力需要カーブは変化している。今後は固定価格買取制度の終了に伴い、蓄電池導入などの不確定要素が追加され、電力需要カーブの予測は一層困難になると思われる。このような背景の下、本稿では、実測データをクラスタ分析して負荷・PV発電の代表波形を導出し、Just-In-Time Modelingを用いた翌日の予測情報も活用しながら、これらを適切に組み合わせて需要予測を行う簡便手法を検討する。

要約(英語): Recently, the apparent demand curve has already changed because of the mass introduction of PVs and its prediction will be more difficult.In this paper, we carry out the clustering analysis of measured demand and PV output data to reveal their representative waveforms. Furthermore, we precisely reproduce the apparent demand curve by combining the representative waveforms with next-day prediction information obtained with Just-In-Time Modeling.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,073 Kバイト