ニューラルネットワークを用いた翌日住宅地域負荷予測モデルの開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-117

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): Development of the next day's residential area load forecasting model using the Neural Network

著者名: 藤尾 昂弘(東京理科大学),植田 譲(東京理科大学)

著者名(英語): Takahiro Fujio(Tokyo University of Science),Yuzuru Ueda(Tokyo University of Science)

キーワード: ニューラルネットワーク,負荷予測,メソ数値予報モデル

要約(日本語): 太陽光発電は出力が不安定なため，電力需給調整を困難にさせる。この問題の解決にはスマートグリッドの導入が不可欠となる。これにより系統に対する電力需要のピークカットを行い従来の大規模電源を効率的に利用することができる。ライフスタイルは多種多様であり，住宅1軒毎に需要を予測する事は困難であるが，住宅地域で見ると需要曲線には一定のパターンが存在する。また，各住宅と電力系統間にアグリゲータが介在する場合，蓄電池制御やデマンドレスポンスの達成に住宅地域での需要予測が必要となる。本論文では，需要家アグリゲータを想定して住宅地域における翌日の負荷を，ニューラルネットワークを用いて予測する手法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 538 Kバイト