ARIMAモデルとRBFネットワークを用いた電力需要予測の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE18147

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: 2018/09/27

タイトル(英語): Studies of Area Electric Power Demand Forecasting Using ARIMA Model and RBF Network

著者名: 羽柴 雄太(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Yuta Hashiba(Meiji University),Shoichi Urano(Meiji University)

キーワード: 電力需要予測|時系列|ＡＲＩＭＡ|ニューラルネットワーク|Power Demand Forecasting|Time series|ARIMA|ANN

要約(日本語): 近年スマートシティのような仕組みが登場し，最適で効率的な制御の実現にはコミュニティ単位での電力需要予測が不可欠である。本研究では小規模エリアの電力予測を高精度かつ低コストで行えるような手法を提案する。そこで時系列データ予測モデル（ARIMA）とANN（RBF）での予測を比較し電力予測誤差をより小さくなるようなモデルの検討を行う。また大規模予測との比較も行い、予測誤差の傾向や各予測での特徴などの分析をする。

要約(英語): In recent years, smart city has appeared, and power demand prediction on a community basis is indispensable for realizing optimum and efficient control. This paper has proposed a method of power prediction for local area with high accuracy and low cost. We apply the predictions using ARIMA model and RBF network to make the power prediction error smaller.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,537 Kバイト