季節を考慮した最大電力需要予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-105

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): Maximum power demand forecast considering the season

著者名: 佐々木秀彰（明治大学）,浦野昌一（明治大学）

著者名(英語): Hideaki Sasaki (Meiji University),Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: 電力需要予測|機械学習|ランダムフォレスト|重回帰モデル|Electricity demand forecast|Machine Learning|Random Forest|Multiple regression model

要約(日本語): 私達の日常生活は電力で成り立っている。その電力は日々、電力会社が需要想定を行って発電計画されている。電力は貯めることのできない性質を持つため、余剰電力を減らすためにも需要予測は重要である。 そこで本稿では、予測特性の異なる統計学的手法の重回帰モデルと機械学習的手法のランダムフォレストを組み合わせて、季節ごとの予測モデルを構築し、1日の最大電力需要量予測を行い、リスク低減を目指す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 360 Kバイト