ファジイ自己回帰モデルに基づく電力需要可能性予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-091

グループ名: 【全国大会】平成16年電気学会全国大会論文集

発行日: 2004/03/17

タイトル(英語): Possibility of Power Demand Based on Fuzzy Auto-regression Model

著者名: 町 秀一(東京都立大学),杉本 淳司郎(東京都立大学),横山 隆一(東京都立大学),馬郡 英樹(東電設計)

著者名(英語): Shuichi Machi(Tokyo Metropolitan University),Junjiro Sugimoto(Tokyo Metropolitan University),Ryuichi Yokoyama(Tokyo Metropolitan University),Hideki Magori(Tokyo Electric Power Services,Co.Ltd.,)

キーワード: 需要予測|ファジイ自己回帰モデル|時系列|最大電力

要約(日本語): 本稿では、ファジイ自己回帰モデルを用いた電力需要及び送電混雑の可能性予測手法を提案する。ファジイ自己回帰モデルには、時系列データの自己回帰モデルと可能性理論に基づく区間線形回帰モデルを導入する。ファジイ自己回帰モデルのファジイ係数を決めるために、自己回帰モデルがすべての観測データを含み、かつファジイ自己回帰モデルのあいまいさを最小にするように線形計画法を用いている。このようにして決まったファジイ自己回帰モデルは、中心値がもっとも可能性が高い需要の値を示し、その区間が需要のとりうる最大値と最小値を示している。北海道、東京、九州それぞれの3ヶ月分の実績値のデータをもとに一日の最大電力の需要予測を行い、提案手法の有用性を検証した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 936 Kバイト