前処理付き2段階RBFNによる短期電力負荷予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-050

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): Two-staged RBFN with Precondition Technique for Short-term Load Forecasting

著者名: 森 啓之(明治大学),青山 光(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),Hikaru Aoyama(Meiji University),Tatsuro Fujino(Chubu Electric Power Co.,Inc.),Kazuyuki Numa(Chubu Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 電力負荷予測|ニューラルネットワーク|ラジアル基底関数ネットワーク|クラスタリング|確定的アニーリング

要約(日本語): 本稿では，短期電力負荷予測に対し入力データの前処理と2段階にラジアル基底関数ネットワークを用いる手法を提案する。負荷予測は，経済負荷配分や発電機起動停止問題などに関連するため，電力系統の安定かつ経済的な運用を行うために重要である。従来法の多くは予測手法の改良による予測精度の向上を目的としている。しかし，気象条件や曜日等の違いにより予測日に対して全てのデータが有益であるとは限らない。そこで本稿では，予測日に対し必要な類似データを確定的アニーリングクラスタリングにより分類する。さらに，本稿は負荷を予測すると同時に，予測誤差の推定も行う。予測誤差を正確に推定し，1段階の予測手法よりも高精度な予測を行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 892 Kバイト