機械学習を用いた電力需要予測とその精度に関する基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST17058

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2017/11/10

タイトル(英語): Basic Study on Demand Forecast and Its Accuracy Using Machine Learning Algorithms

著者名: 島崎 浩亘(福井大学),塩見 竜平(福井大学),高野 浩貴(福井大学)

著者名(英語): Hironobu Shimsaski(University of Fukui),Ryuhei Shiomi(University of Fukui),Hirotaka Takano(University of Fukui)

キーワード: 電力需要予測|機械学習|ニューラルネットワーク|クラスタ分析|一括学習|逐次学習|Demand forecast|Machine learning algorithms|Neural networks|Clustering|Batch learning|Sequential learning

要約(日本語): 本研究では，機械学習を用いた電力需要予測に着目し，精度の高い予測を実現する方法の創案を目的とする．まず，複数のニューラルネットワークを個別に用いて電力需要を予測し，どのような仕組みや適用方法が精度の高い予測の実現に繋がるのかを検討する．また，クラスタリング手法を用いて電力需要の変化を分析し，需要予測の精度に影響する要因について考察する．

要約(英語): In this study, several neural networks are applied to forecast electric power demand in order to clarify what kinds of characteristics will influence its forecast accuracy. In addition, the authors analyze relationship between the demand forecast accuracy and demand patterns using a clustering algorithm.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,758 Kバイト