季節特徴を考慮し動的変数選択を行う翌日住宅地域負荷予測モデルの開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 213-214

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): Development of the next day's residential area flexible load forecasting model using seasons characteristics

著者名: 椙村 駿平(東京理科大学),植田 譲(東京理科大学)

著者名(英語): Shumpei Sugimura,Yuzuru Ueda

キーワード: 需要予測

要約(日本語): 近年再生可能エネルギーの大量導入により逆潮流や余剰電力が発生している。これらを効率よく制御するために住宅地域において蓄電池の運用を行う需要家アグリゲータを想定し翌日需要予測モデルの開発を行った。住宅にはそれぞれ特徴があり、季節ごとによって消費電力が大きくなる住宅そうでない住宅が存在する。本研究では夏季冬季の消費電力の特徴よりクラスタリングを行い、ニューラルネットにより需要予測を行った。この際に複数の入力因子パターンによって予測を行い最適な入力因子を動的に選択し予測を行った。この結果予測精度が向上した。また、クラスタリングごとに採用された入力因子は異なりそれぞれの特徴が確認できた。

本誌掲載ページ: 6-135 p

原稿種別: 日本語