季節別クラスタリングとニューラルネットワークを用いた住宅地域の翌日電力需要予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-102

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): Next-day electricity demand forecast for residential area using seasonal clustering and neural networks

著者名: 吉岡淳（東京理科大学）

著者名(英語): Atsushi Yoshioka (Tokyo University of Science)

キーワード: 太陽光|需要予測|アグリゲーター|住宅地域|sun light|demand forecast|aggregator|residential area

要約(日本語): この数年で，再生可能エネルギーによる発電が世界中で盛んになっているが，気象条件に左右される太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーでは，余剰電力や逆潮流などの問題がある。これらの問題を解決する1つの手段として，需要家アグリゲータや蓄電池の利用が有効である。したがって，蓄電池の運用計画やデマンドレスポンスの達成のために精度の高い需要予測が必要となる。本研究では，ニューラルネットワーク（NN）と季節ごとのクラスタリングを用いて数百世帯の住宅地域における翌日の1時間ごとの需要予測を行った。その結果，季節ごと

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 498 Kバイト