類似度を考慮した時間断面逐次重回帰分析による翌日最大需要予測に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-194

グループ名: 【全国大会】平成27年電気学会全国大会論文集

発行日: 2015/03/05

タイトル(英語): A Study on Forecasting Method for Daily Maximum Power Demand by Hourly Basis Multiple Regression Analyses Based on a Similar Date Selection

著者名: 赤星 貴晃(広島大学),造賀 芳文(広島大学),佐々木 豊(広島大学),餘利野 直人(広島大学),松浦 和輝(広島大学)

著者名(英語): Kiko Akahoshi(Hiroshima University),Yoshifumi Zoka(Hiroshima University),Yutaka Sasaki(Hiroshima University),Naoto Yorino(Hiroshima University),Kazuki Matsuura(Hiroshima University)

キーワード: 翌日電力需要予測|最大需要予測|重回帰分析

要約(日本語): 翌日最大需要予測は，系統運用業務の基となるため高い精度が求められる．これまで，過去データをもとに重回帰やニューラルネットワークによってモデル化を行うなど多様な予測手法の開発が進められてきた．しかしながら，そのような，ある範囲の平均的統計モデルでは細かな気象条件や曜日などの個別の状況に応じた予測が十分であるとは言い難い．本稿では，一般需要における最大需要予測精度の向上を目的とし，電力需要に影響を及ぼすと考えられる各種要因が予測対象日と類似している過去のデータを選択して予測式を構築する手法を提案する．重回帰式構築の核となる，分析に用いるデータの選択に注目することで，予測精度のさらなる向上を図った．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 617 Kバイト