気象条件を考慮した年間の最大電力需要予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE20056,PSE20061

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2020/09/24

タイトル(英語): Maximum power demand forecast for one year considering weather conditions

著者名: 佐々木 秀彰(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Hideaki Sasaki(Meiji University),Shoichi Urano(Meiji University)

キーワード: 電力需要予測|重回帰モデル|ランダムフォレスト|Power demand forecast|Multiple regression model|Random forest

要約(日本語): 私達の生活で重要な電力は貯めることができないという性質があり、余剰電力を減らすためにも電力の需要予測はとても重要である。筆者らは予測特性が異なる統計学的手法である重回帰分析と機械学習的手法のランダムフォレストを並列的に組み合わせた予測手法を提案して最大電力需要の予測に適用した。 _x000D_ 本稿では提案手法を用いて気象データに過去の温度、湿度、日射量だけでなく風向き・風量、天気等を用いて比較、検討を行う。

要約(英語): The authors proposed a prediction method that combines multiple regression analysis, which is a statistical method, and random forest, which is a machine learning method. The proposed method has applied to the prediction of maximum power demand._x000D_ In this paper, we compare the meteorological data using not only the past temperature, humidity, and solar radiation but also wind direction/volume, weather, etc.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,061 Kバイト