{"product_id":"ieej-zt20223-078","title":"Early Stoppingベースのカーネルサイズ自動調整を用いたコレントロピーに基づくANNによる異常値を考慮した翌日最大電力負荷予測","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\u003e3-078\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2022\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eDaily Peak Load Forecasting Considering Outliers by a Correntropy based Artificial Neural Network with an Early Stopping based Adaptive Kernel Size Tuning Method\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e佐藤尚輝（明治大学）,福山良和（明治大学）,飯坂達也（富士電機）,松井哲郎（富士電機）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eNaoki Sato (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui (Fuji Electric Co., Ltd.)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e翌日最大電力負荷予測|ロバスト性|ニューラルネットワーク|カーネルサイズ自動調整|ハイパーパラメータ|コレントロピー|daily peak load forecasting|robustness|artificial neural network|adaptive kernel size|hyperparameter|correntropy\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e翌日最大電力負荷予測は，供給予備力確保の面で高精度化が必須である。しかし，新電力が，負荷予測モデル構築する際に用いる負荷データには，スマートメータからの情報取得遅延等により異常値が含まれる可能性がある。その場合，異常値除去が必須であり，負担となる。これに対し，コレントロピーを用いることで，異常値除去なしに適切な学習を行える。また，コレントロピーはカーネルサイズを自動調整することで更に負担削減可能である。提案するカーネルサイズ自動調整手法では，調整に用いるハイパーパラメータが，従来法で用いるハイパーパラメータと比べ，ロバスト性が高くシビアに調整する必要がないため，エンジニアリングを削減できることを確認した。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e131-133 p\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\u003e753 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":46402022310127,"sku":"IEEJ-ZT20223-078-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_4bb895a2-814a-4d93-bf44-346d2c7ecd00.png?v=1744969084","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20223-078","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}