Maximum Correntropy Criterionを用いたCoin Bettingに基づくANNによる翌日最大電力負荷予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-092

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Daily Peak Load Forecasting by a Maximum Corretropy Criterion based Artificial Neural Network with Coin Betting

著者名: 五十嵐匡人（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）

著者名(英語): Masato Igarashi (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 翌日最大電力負荷予測|ニューラルネットワーク|Coin Betting|Maximum Correntropy Criterion|カーネルサイズ自動調整|Daily peak load forecasting|Artificial Neural Network|Coin Betting|Maximum Correntropy Criterion|Adaptive kernel size Tuning

要約(日本語): 近年，電力自由化に伴い，多くの新電力が新規参入している。新電力においても電力供給を行う際に，高い信頼性が求められており，適切な供給予備力の確保が必要であり，翌日の最大電力を高精度に予測することが求められる。本論文では，Coin Bettingに基づくMaximum Correntropy Criterionを用いたニューラルネットワークによる異常値を考慮した翌日最大電力負荷予測手法を提案する。従来のAdagradを学習に用いた従来法と比較シミュレーションにより有効性を確認した。

本誌掲載ページ: 144-146 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 522 Kバイト