ランダムフォレストを用いた需要家別PV出力推定値の誤差要因分析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 570-571

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 factors of PV output estimation of each customer using Random forest

著者名: 高橋 沙介(東京理科大学),山口 順之(東京理科大学),柄本 弘樹(東京電力パワーグリッド),西田 悠介(東京電力ホールディングス),馬渕 裕之(東京電力ホールディングス),吉永 淳(東京電力パワーグリッド)

著者名(英語): Sasuke Takahashi,Nobuyuki Yamaguchi,Hiroki Emoto,Yusuke Nishida,Hiroyuki Mabuchi,Jun Yoshinaga

キーワード: 太陽光発電,独立成分分析,スマートメータ

要約(日本語): 近年、地球環境やエネルギー自給率の問題を背景に、太陽光発電（Photovoltaics, PV）を始めとする再生可能エネルギーの大量導入が進められている。電力需要は、実需要からPV出力をさし引いた値で計量されるため、実需要の把握が出来なくなり需要推定等が困難になるなどの問題が考えられる。 本研究では入手可能なSMデータと日射量データ、PV定格出力のみを用いてPV出力の推定を行うICA分離手法を提案し検討した。またその誤差の要因を分析するためRFモデルを用いて検討を行った。ICA推定では季節や日、需要家毎に精度にばらつきが見られた。その誤差増大の要因の一つとして日射の分散すなわち晴天度が関係していることが示された。

本誌掲載ページ: 6-324 p

原稿種別: 日本語