電力需要時系列の周期成分を特徴量とするクラスタ分析に基づいた短期需要予測方式

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-120

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): Short-term Electricity Demand Forecast based on Cluster Analysis using Periodic Component of Demand

著者名: 内海 将人(日立製作所),池本 悠(日立製作所),小川 広晃(日立製作所),茂森 郁雄(日立製作所),渡辺 徹(日立製作所)

著者名(英語): Masato Utsumi(Hitachi, Ltd.),Yu Ikemoto(Hitachi, Ltd.),Hiroaki Ogawa(Hitachi, Ltd.),Ikuo Shigemori(Hitachi, Ltd.),Tohru Watanabe(Hitachi, Ltd.)

キーワード: 電力需要予測,クラスタリング,決定木学習,周波数解析,電力小売自由化

要約(日本語): 電力小売市場の前面自由化が進められる中，需要家に電気の販売供給を行う小売電気事業者は，計画同時同量制への対応等のため，契約している需要家の翌日や当日の30 分毎の総需要を，高い精度で予測する必要がある。しかし個々の需要家の需要傾向は多様化し，電気事業者が契約している需要家の構成も短期間で変化するものと想定される。従って予測すべき総需要とその支配要因との関係性はより非線形，非定常となり，この様な中での需要予測は容易ではない。本報では，電力需要時系列の周期成分を特徴量としたクラスタ分析に基づく新たな需要予測手法を提案する。加えて，提案手法の有用性の机上検証結果を報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 243 Kバイト