負荷種別を考慮したＮＮ応用電力需要予測の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-054

グループ名: 【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集

発行日: 2001/03/21

タイトル(英語): Electric Load Forecasting Using Neural Networks Considering Difference of Load Type

著者名: 相沢 勝(東北電力),石原 徹(東北電力),石岡 修(東北電力),松井 哲郎(富士電機総合研究所),飯坂 達也(富士電機総合研究所),福山 良和(富士電機総合研究所)

著者名(英語): Masaru Aizawa(Tohoku Electric Power Co.),Toru Ishihara(Tohoku Electric Power Co.),Osamu Ishioka(Tohoku Electric Power Co.),Tetsuro Matsui(Fuji Electric Co. R&D),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric Co. R&D),Yoshikazu Fukuyama(Fuji Electric Co. R&D)

キーワード: 電力系統|電力需要予測|日負荷曲線|ニューラルネットワーク|負荷種別

要約(日本語): 　電力需要予測，特に翌日，当日の最大電力，日負荷曲線の予測は需給運用計画の基盤となる重要な業務である。従来から様々な手法の研究が進められており，最近では高精度な予測システムも開発されている。これらの例では総需要と気象条件の相関関係をマクロ的にモデル化しており，平日は高精度予測が可能であるが，土曜，休日などでは予測精度が悪化する傾向があった。本稿では支店ごとに蓄積されている負荷種別データを利用した電力需要予測手法を提案する。提案手法では各負荷種別で性質が異なっていることを考慮し，各々の特徴に応じた予測モデルを構築した。負荷種別毎の特性を考慮することにより従来法より精度を向上できる事をシミュレーションにより検証した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 219 Kバイト