ベイジアン因子分析による短期電力負荷予測の潜在構造解析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-091

グループ名: 【全国大会】平成18年電気学会全国大会論文集

発行日: 2006/03/15

タイトル(英語): Latent Structure Analysis of Short-term Load Forecasting with Bayesian Factor Analysis

著者名: 近江正太郎 (明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Masataro Ohmi(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 短期電力負荷予測|ベイジアン因子分析|マルコフ連鎖モンテカルロ法

要約(日本語): 本稿では，短期電力負荷予測に対してベイジアン因子分析を適用し，潜在構造を解析する。短期電力負荷予測は発電機起動停止問題や経済負荷配分などの電力システムにおける様々な問題と密接に関係する重要な問題である。この問題に対しては，主に翌日最大電力の予測に関する研究が行われてきた。一方で短期電力負荷予測の現象に関する研究はあまり行われてきていない。変数間の依存関係および共依存関係を理解することは，電気事業の自由化に伴い複雑性が増加している近年においてますます重要である。本稿では，この解析に対し，因子数を含む全てのパラメータを確率変数と見なしたベイジアン因子分析を適用し，潜在構造の解析を試みる。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 943 Kバイト