逐次重回帰分析を用いた翌日最小需要予測に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-007

グループ名: 【全国大会】平成25年電気学会全国大会論文集

発行日: 2013/03/05

タイトル(英語): A Study on Forecasting Method for Daily Minimum Power Demand by Using Sequential Multiple Regression Analysis

著者名: 造賀 芳文(広島大学),林 利典(広島大学),佐々木 豊(広島大学),餘利野 直人(広島大学),稲山 茂実(中国電力),真木 一成(中国電力)

著者名(英語): Yoshifumi Zoka(Hiroshima University),Toshinori Hayashi(Hiroshima University),Yutaka Sasaki(Hiroshima University),Naoto Yorino(Hiroshima University),Shigemi Inayama(The Chugoku Electric Power Co.,Inc.),Kazunari Maki(The Chugoku Electric Power Co.,Inc.)

キーワード: 最小需要予測|重回帰分析|翌日電力需要予測

要約(日本語): 翌日需要予測においては，最大需要と最小需要の予測をもとに，24時間の総需要カーブを推定しており，各社様々な手法を用いて予測精度向上を目指している．最大需要の予測手法は数多く研究されているが，最小需要予測に関する研究は少ない．しかしながら，最小需要の予測を大きく外すことは発電機起動停止や揚水計画に影響を与えるため，高い予測精度で最小需要を把握することは経済的な運用にとって重要な分野である．本稿では，一般需要における最小需要の予測を行うため，予測対象日の直近15日分，一年前当日の前後10日分のデータについて重回帰分析を行い，日々重回帰式(予測式)を更新する予測手法として「逐次重回帰予測手法」を提案する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 586 Kバイト