スマートメータデータを用いた抽出・予測一体型の需要予測手法
スマートメータデータを用いた抽出・予測一体型の需要予測手法
カテゴリ: 全国大会
論文No: 6-068
グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集
発行日: 2024/03/01
タイトル(英語): Demand Forecast Method Which Integrates Extraction of Smart Meter Data and Forecast
著者名: 南波和樹(日立製作所),内海将人(日立製作所),浜場大輔(日立製作所),飯村洋(日立製作所)
著者名(英語): Kazuki Namba (Hitachi),Masato Utsumi (Hitachi),Daisuke Hamaba (Hitachi),Hiroshi Iimura (Hitachi)
キーワード: 需要予測|スマートメータ|データ抽出|クラスタリング|Demand Forecast|Smart Meter|Data Extraction|Clustering
要約(日本語): 電力運用の効率化や設備投資の適正化のためスマートメータの導入が進んでいる。スマートメータの計量データを用いることで需要予測精度の向上が期待できる一方,データ量が膨大となりモデル管理の複雑化や予測処理の高負荷化の問題が生じる。以上の問題に対し,一部のデータを抽出して用いる対策があるが,抽出するデータの違いによっては予測精度が悪化する場合がある。本稿では,抽出したデータの分布の均一性を予測への適合の度合いとして定義し,予測に有用なデータの抽出と当該データを用いた予測を行う,抽出・予測一体型の需要予測手法を提案する。データ検証により,提案手法が抽出データの違いによる精度悪化を抑制することを確認する。
本誌掲載ページ: 101-103 p
原稿種別: 日本語
PDFファイルサイズ: 391 Kバイト
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