短期電力需要予測における重回帰法の適用問題

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-053

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): An Investigation on Application Problems of Multiple Regression Method Used for Short-term Load Forecasting

著者名: 高橋 明子(東京農工大学),長坂 研(東京農工大学)

著者名(英語): Akiko Takahashi(Tokyo University of Agriculture and Technology),Ken Nagasaka(Tokyo University of Agriculture and Technology)

キーワード: 電力需要予測|重回帰法|リファレンスデー|気象予測|予測誤差

要約(日本語): 電力市場の規制緩和と競争が進んだ今、電力需要予測にもより精度の高い予測が求められ、誤差は極力小さいことが望まれている。本研究では、実際に多くの電力会社で用いられている重回帰法での電力需要予測の誤差が生じる原因について分析を行った。そこで、重回帰法による電力需要予測誤差の原因として、オペレーターによる不適切なリファレンスデーの選択と気象予測の誤差に着目した。そして、重回帰法によって電力需要予測を行うにあたり、不適切なリファレンスデーの選択が電力需要予測に与える影響を明らかにした。また、リファレンスデーを必要としないニューラルネットワーク（ANN）の結果と比較した。さらに、気象予測の誤差が最大電力需要予測に与える影響を明らかにした。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 619 Kバイト