{"product_id":"ieej-zt20216-099","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e6-099\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2021\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eElectricity demand forecasting technology utilizing wide-area meteorological data\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYoshiaki Shiga (Toshiba),Hiromasa Shin (Toshiba),Mitsuru Kakimoto (Toshiba),Fang Ni (Toshiba),Lele Xi (Toshiba),Yuki Miyachi (Toshiba)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e電力需要予測|Electricity demand forecasting\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e780 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46401958412527,"sku":"IEEJ-ZT20216-099-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_118376ec-61a6-48cc-9272-d1fa03272c3d.png?v=1744963960","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20216-099","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}