機械学習を活用した地域配電系統需要・発電カーブ予測モデルの開発

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-107

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Development of Demand & Generation Curve Forecasting Model in Distribution Network using Machine Learning

著者名: 廣瀬雄（東京電力ホールディングス）

著者名(英語): Takeshi Hirose (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc)

キーワード: 需要想定|ロードカーブ|PV発電カーブ|地域配電系統|機械学習|LSTM|ジュヨウソウテイ|ロードカーブ|ピーブイハツデンカーブ|チイキハイデンケイトウ|キカイガクシュウ|エルエスティーエム

要約(日本語): 地域配電系統における電力流通設備の設備形成、最適運用、リスク管理などを検討するうえで、市区町村、配変区域など、より狭域・多地点の毎時需要・発電量を、等質かつ効率的に予測する手法の確立が望まれる。そこで、様々な形状を持つ地点別需要・発電カーブを、限られた変数を用いて汎用的に推計することを目的として、LSTM（長短期記憶）手法を活用した機械学習モデルを開発した。本論では、千葉県を10の区域に分割したうえで、当モデルの推計精度を検証、ならびに需要構成や気象変化に伴う需要・発電量変動などの分析例を紹介する。今後、電化促進、EV普及などの中長期的な社会変化に伴うシナリオ分析などに活用していきたい。

本誌掲載ページ: 161-163 p

原稿種別: 日本語