特許
J-GLOBAL ID：200903042742488110
日最大電力需要予測方法
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
浜田 治雄
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平6-056045
公開番号（公開出願番号）：特開平7-064946
出願日： 1994年03月25日
公開日（公表日）： 1995年03月10日
要約：
【要約】【目的】 最大電力需要と気象条件等との非線形な相関関係について、1年間を通した電力需要実績データを基礎として、階層型ニューラルネットワークを使用して予測モデルを作成し、これにより自動的に1年間の日最大電力需要を適正に予測する日最大電力需要予測方法を得る。【構成】 年間における毎日の最大電力と、予測対象日およびその過去複数日間の気象データ等とからなる実績データに基づいて、階層型ニューラルネットワークを使用すると共に、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)からなる学習アルゴリズムにより、最大電力需要と気象条件等との相関関係についての学習を行って1年間の学習データを作成し、そしてこの学習データに予測対象日の入力データを入力することにより日最大電力需要を予測することができる。また、得られた予測値をニューラルネットワークの出力誤差に基づく年増加補正係数で補正することにより、予測値に対する年増加補正を適正に行うことができる。
請求項（抜粋）：
制御用計算機または汎用電子計算機を使用して電力系統の最大電力需要を予測するための最大電力需要予測方法において、年間における毎日の最大電力と、予測対象日およびその過去複数日間の気象データ等とからなる実績データに基づいて、階層型ニューラルネットワークを使用すると共に、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)からなる学習アルゴリズムにより、最大電力需要と気象条件等との相関関係についての学習を行って1年間の学習データを作成し、前記ニューラルネットワークの学習データに予測対象日の入力データを入力して予測対象日の最大電力需要を予測することを特徴とする日最大電力需要予測方法。
IPC (3件)：
G06F 15/18 520
, G06F 15/18
, H02J 3/00
