マルコフモデルによる翌日電力需要予測手法の評価

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-163

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): Evaluation of a Day-ahead Load Forecasting Method Based on the Markov Model

著者名: 佐々木 勇太(東京大学),坂東 茂(東京大学),浅野 浩志(東京大学)

著者名(英語): Yuta Sasaki(The University of Tokyo),Shigeru Bando(The University of Tokyo),Hiroshi Asano(The University of Tokyo)

キーワード: 電力需要予測|マルコフモデル|自己回帰移動平均|マイクログリッド|分散電源

要約(日本語): マイクログリッドの機器運用を計画する段階において当日の運転時には予測と実需要との誤差を補正し、機器を運転することになるが、補正分の運転は実需要に合った最適な運転であることは保証されない。そのため、システムのコストの最適化を行うにはより高い精度の需要予測を開発することが重要である。本稿ではマイクログリッドを構成する需要家の翌日電力需要予測手法を開発するため、マルコフモデルのモデル化と適用可能性を評価し、マルコフモデルに適した時系列データのモデル化手法と、モデル化に用いるデータ期間の違いによる予測結果の特性の違いを明らかにした。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,744 Kバイト