重回帰手法による補正機構を用いた電力需要予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-083

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Electricity Demand Forecasting using compensation mechanism by Multiple Regression Method

著者名: 内桶 淳基(宇都宮大学),東 剛人(宇都宮大学)

著者名(英語): Junki Uchioke(Utsunomiya University),Takehito Azuma(Utsunomiya University)

キーワード: 電力需要予測,重回帰分析

要約(日本語): 近年，火力発電において省エネの重要性がこれまで以上に高まっている．無駄な発電を防ぐために必要となるトピックのひとつが電力需要の予測である．高精度な予測が行えれば，発電機の効率的な起動停止計画を立てることができる．これに対して，本研究では過去の需要データや電力需要と密接に関係する気象等のデータから，赤池情報量基準（AIC）を用いて説明変数を選択し重回帰分析を行った．さらに，求められた予測値の精度を向上させるため，1時刻前の予測誤差を現時刻の値に反映させる補正機構を提案した．全体的な精度向上は見られたが，気温による相関が弱い春秋において，説明変数を決定する際に場合分けすることで更なる精度向上を考えている．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 593 Kバイト