電力需要予測のリスク低減を考慮した誤差改善

カテゴリ: 全国大会

論文No: 201-202

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): A study of error improvement considering risk reduction of electricity demand forecasting

著者名: 荻原 航大(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Kodai Ogihara,Shoichi Urano

キーワード: 需要予測,重回帰分析,ニューラルネットワーク,時系列データ

要約(日本語): 電力需要予測を行うことは運用系統において重要である。私たちの生活を支える電力は様々な問題から高精度な予測を立て、計画的で安定的な運用をしていくことが必要である。電力需要予測においては予測精度や予測結果のバラツキがリスクとなるため、精度向上と共にバラツキの抑制が必要とされる。そのような観点から本稿では精度向上及びリスク低減を目指す。本稿では、入力要素に新たに気象条件を加えたモデルを提案する。シミュレーションでは、今回は東京電力管轄内の10地点の平均気温を入力要素として加えた。シミュレーション結果より、入力要素に気温を加えたHybrid予測モデルでは、予測精度向上を可能とすることを確認したので報告する。

本誌掲載ページ: 6-129 p

原稿種別: 日本語