最大誤差を最小化するファジィ翌日最大負荷予測モデルの最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-020

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): Optimization of the Fuzzy Short-term Load Forecasting Model Tailored for Minimizing the Maximum Errors

著者名: 森啓之 (明治大学),曽根康之 (明治大学)

著者名(英語): Mori/Hiroyuki (Meiji University),Sone/Yasuyuki (Meiji University)

キーワード: 負荷予測|最大誤差|簡略ファジィ推論|並列タブサーチ

要約(日本語): 本稿では、簡略ファジィ推論を用いた翌日最大負荷予測モデルの最適化に用いる新しい評価手法を提案する。これまでの研究においてモデルの評価関数は学習データに対する平均誤差とモデルのメンバーシップ関数の数より計算された。しかし、運用者にとっては最大誤差を最小化するモデルが必要である。本稿では最大誤差を重視する評価関数を用いることでより実用的な予測モデルを構築する。新しい評価基準によってモデルを評価するファジィモデリング手法を提案し、翌日最大電力負荷予測問題に適用する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 139 Kバイト