時間断面逐次重回帰分析を用いた翌日需要予測に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE14055

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2014/09/24

タイトル(英語): A Study on Forecasting Method for Daily Power Demand by Using Hourly Basus Multiple Regression Analyses

著者名: 松浦 和輝(広島大学),造賀 芳文(広島大学),林 利典(広島大学),餘利野 直人(広島大学),佐々木 豊(広島大学)

著者名(英語): Matsuura Kazuki(Hiroshima University),Zoka Yoshifumi(Hiroshima University),Hayashi toshinori(Hiroshima University),Yorino Naoto(Hiroshima University),Sasaki Yutaka(Hiroshima University)

キーワード: 電力需要予測|日負荷曲線|重回帰分析|load forecasting|daily load curve|multiple regression analyses

要約(日本語): 本稿では，一般需要における時間断面ごとの需要特性を考慮する予測モデルを構築し，日負荷曲線の予測を行う．各時間断面の需要予測には予測対象日の至近データと，過去の予測対象日付近のデータも用いて重回帰分析を行い，逐次，重回帰式を更新するという方法を採用する。最後に種々の条件下にて，提案する予測手法について検証を行う．

要約(英語): This paper presents a daily load curve forecasting technique using hourly basis multiple regression analyses. The demand forecasting of each time is achieved by continuously updating the regression expressions based on past data. Performance of the proposed forecasting technique is verified through several simulations on actual demand data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,053 Kバイト