二段階学習による翌日住宅地域電力需要予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 205-206

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 Next Day Residential Area Load Forecasting Using Two-Step Learning

著者名: 平野 創(東京理科大学),植田 譲(東京理科大学)

著者名(英語): Hajime Hirano,Yuzuru Ueda

キーワード: 電力需要予測,機械学習

要約(日本語): 近年，需要家側への太陽光発電や蓄電池等のDER(分散型エネルギーリソース)の普及拡大が進んでいるが，これらを最適に制御することは負荷平準化や省エネルギー，ひいては3E+Sの達成に繋がる。現実にDERの制御を行う事業者として想定されるアグリゲータが最適制御を行うには制御対象の翌日需要を高精度に予測できることが重要だが，適切な予測手法は需要家の種類・規模に応じて変わるため，それぞれについて予測手法の検討が必要である。本研究では住宅地域における翌日需要の一時間値の予測手法について，一段目で複数の入力変数と予測手法を用いて様々な予測パターンの予測値を算出し，それらを二段目の予測モデルの入力に使用することで最終的な予測値を算出する二段階学習による予測手法の検討を行った。

本誌掲載ページ: 6-131 p

原稿種別: 日本語