広域多地点の気象データを活用した電力需要予測技術と季節性の評価

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-099

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Electricity demand forecasting technology utilizing wide-area meteorological data

著者名: 志賀慶明（東芝）,進博正（東芝）,柿元満（東芝）,倪放（東芝）,喜楽楽（東芝）,宮地祐樹（東芝）

著者名(英語): Yoshiaki Shiga (Toshiba),Hiromasa Shin (Toshiba),Mitsuru Kakimoto (Toshiba),Fang Ni (Toshiba),Lele Xi (Toshiba),Yuki Miyachi (Toshiba)

キーワード: 電力需要予測|Electricity demand forecasting

要約(日本語): 本発表では、広域多地点の気象データを活用した電力需要予測について報告する。電力需要は、気象量に大きく影響を受けることが知られている。エリア全体の需要予測の場合、広域の需要家の合計値として需要量を扱うため、広域の気象量を考慮する必要がある。本研究では、広域の気象量を考慮するため、機械学習の技法である一般化加法モデルとスパースモデリングを組み合わせた予測手法を提案する。提案手法の予測精度を需要の実績データおよび気象予測データを用いて評価した。気象量が電力需要に影響を及ぼしやすい夏季において、一地点の気象量を考

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 780 Kバイト