翌日最大電力負荷予測における異常値を考慮したコレントロピーに基づくDEEPSOを用いたANNの適用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 199-200

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): Daily Peak Load Forecasting by Artificial Neural Network using Correntropy based Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization Considering Outliers

著者名: 櫻井 大士(明治大学),佐藤 尚輝(明治大学),福山 良和(明治大学),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Daiji Sakurai,Naoki Sato,Yoshikazu Fukuyama,Tatsuya Iizaka,Tetsuro Matsui

キーワード: 翌日最大電力負荷予測,ニューラルネットワーク,コレントロピー,ディファレンシャルエボリューショナリーパーティクルスワームオプティミゼーション

要約(日本語): 電力負荷のピーク時間帯に対する信頼性の高い電力供給は，系統運用の基本的要求であり，ピーク時負荷に対し信頼性の高い電力供給を行うために，翌日の最大電力需要をあらかじめ高精度に予測することが必須となっている。また、データに異常値が含まれる場合、高精度な予測のために異常値を取り除くことが必須である。これらの背景により、翌日最大電力負荷予測における異常値を考慮したコレントロピーに基づくDEEPSOを用いたANNの適用を提案する。

本誌掲載ページ: 6-128 p

原稿種別: 日本語