ガウシアンプロセスによる短期電力負荷予測のための気温予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-160

グループ名: 【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集

発行日: 2007/03/15

タイトル(英語): Application of Gaussian Processes to Temperature Forecasting for Short-term Load Forecasting

著者名: 金岡 大介(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Daisuke Kanaoka(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: ガウシアンプロセス|短期電力負荷予測|短期気温予測

要約(日本語): 本稿では，短期電力負荷予測のための気温予測にガウシアンプロセスを適用する。電力負荷予測は，電力系統の計画，運用に必要不可欠な問題である。短期電力負荷予測には，従来さまざまな手法が提案されてきた。近年，ニューラルネットワークやカーネルマシンにより高精度な予測が得られている。しかし，これらの予測には，入力となる気象条件において良い予測精度が得られていることが前提になっている。そのため，これらに大きな誤差が生じると翌日最大電力の予測精度も悪くなってしまう恐れがある。そこで，本稿ではこの気象条件を高精度に予測することを考える。高精度な気温予測を行うために，カーネルマシンの1つであるガウシアンプロセスを適用する

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 938 Kバイト