NEATを用いた翌日最大電力需要予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-101

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Next Day Electric Peak Load Forecasting Using NEAT

著者名: 田村 謙次(中央学院大学)

著者名(英語): Kenji Tamura(Chuo Gakuin University)

キーワード: 進化的計算,ニューラルネットワーク,翌日最大電力需要予測,ニューロエボリューション

要約(日本語): 社会の情報化やスマート化の進展に伴い、エネルギーを効果的に活用することが求められており、電力需要を高精度に予測し、無駄のない供給をすることが望まれている。そのような背景において、回帰分析、ニューラルネットワークなどを用いた電力需要予測手法が提案されているが、回帰分析では非線形が容易に扱えないなどの課題や、ニューラルネットワークでは各ニューロの構造の意味合いが希薄であるという課題がある。本研究では、構造とパラメータを最適化するニューロエボリューションの一つであるNeatを用いた翌日の最大電力需要予測手法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 357 Kバイト