確率的手法を用いたラジアル基底関数ネットワークによる短期電力負荷予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-048

グループ名: 【全国大会】平成15年電気学会全国大会論文集

発行日: 2003/03/17

タイトル(英語): Radial Basis Function Network Based Short-term Load Forecasting Using Probabilistic Method

著者名: 森 啓之(明治大学),山田 創平(明治大学),藤野 達郎(中部電力),沼 一之(中部電力)

著者名(英語): Hiroyuki Mori(Meiji University),Sohei Yamada(Meiji University),Tatsuro Hujino(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Kazuyuki Numa(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 短期電力負荷予測|ラジアル基底関数ネットワーク|グラム・シャーリエ級数|確率密度関数

要約(日本語): 本稿では、確率的手法を用いたラジアル基底関数ネットワーク(RBFN)による短期電力負荷予測を提案する。電力負荷予測は、負荷変動の要因となる様々なデータを予測モデルに入力し、確定的な負荷の値を予測する手法である。しかし、近年の電力自由化に伴う負荷の不確定性の増大に対し、電力負荷予測において負荷の確率的変動を考慮することが重要である。そこで本稿では、RBFNモデルを基に、負荷予測の誤差の変動に対し、その確率分布を考慮した負荷予測モデルを提案する。そのため、グラム・シャーリエ級数による確率密度関数の近似により、負荷の確率分布を予測する。これらの手法により、従来法に比べ、より効果的な結果が期待できる。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 919 Kバイト