深層学習を用いた翌日需要カーブの予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-195

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): Next Day Demand Curve Forecast Based on Deep Learning

著者名: 陳 浩(東京大学),阿部 力也(東京大学),田中 謙司(東京大学)

著者名(英語): Hiroshi Chin(The University Of Tokyo),Rikiya Abe(The University Of Tokyo),Kenji Tanaka(The University Of Tokyo)

キーワード: 電力需要予測|深層学習|需要カーブ|多層ニューラルネット

要約(日本語): 電力小売り完全自由化に向けて，事業規模の小さい新電力にとってはより少ない数の需要家群の電力需要の予測が必要であり，電力需要予測の精度や方法の改善が求められている．既存研究では，予測目的として電力調達や蓄電池の制御に必要とする30分?１時間の短いスパーンで次の日の需要カーブを予測している研究はまだ少ない．一方で，近年，層の数が多い階層的なニューラルネットワーク（深層学習）により，機械学習の予測精度が大きく改善可能であるという報告がある．これらを踏まえ，深層学習を短期の小規模需要家群の翌日の需要カーブの予測する方法を開発した．結果として、既存研究に比べ予測精度を改善することができた.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 354 Kバイト