上げDRのためのスマートメータを用いた太陽光発電システム発電量予測の予備検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-221

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): Preliminary analysis on PV power generation forecast using smart meters for positive demand response

著者名: 河浦崇人（福井大学）,重信颯人（福井大学）,伊藤雅一（福井大学）,高野浩貴（岐阜大学）,國保友佑（関西電力送配電）,東山昇一（関西電力送配電）

著者名(英語): Takato Kawaura (University of Fukui),Ryuto Shigenobu (University of Fukui),Masakazu Ito (University of Fukui),Hirotaka Takano (Gifu University),Yusuke Kokubo (Kansai Transmission and Distribution Inc.),Shoichi Higashiyama (Kansai Transmission and Distribu

キーワード: スマートメータ|デマンドレスポンス|PV発電量予測|機械学習|Smart meter|Demand response|PV power generation forecast|Machine learning

要約(日本語): 変動性再生可能エネルギーの増加による需給インバランスを解消するため，デマンドレスポンス（DR）が提案されている。本研究では，住宅のPV出力制御を用いた上げDRに着目し，アグリゲータがDR可能量を把握しておくためのPV発電量予測を行うが，住宅用スマートメータ（SM）の計測値は，PV発電量と負荷消費電力が合成されているため，分離は難しい。本研究では，上げDRのため機械学習を用い，SMによる計測値からPV発電量を予測する手法の検討を行う。本論文は，予備検討として住宅一軒，評価期間一週間でシミュレーションを行った

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,096 Kバイト