特許
J-GLOBAL ID：200903056405896460
最大電力需要予測方法
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (1件)：
森田 雄一
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-204755
公開番号（公開出願番号）：特開平7-046761
出願日： 1993年07月27日
公開日（公表日）： 1995年02月14日
要約：
【要約】【目的】 最大電力需要の予測精度を向上させる。予測モデルを構築する複雑さを解消する。【構成】 季節ごとに設けた階層型ニューラルネットワークに、学習データとして、気象条件及び電力需要に関する実績データと教師値である最大電力とを入力して学習させる学習フェイズSA1と、予測対象日が該当する季節の学習済みニューラルネットワークを予測モデルとして用い、予測対象日を基準とした過日の気象実績データまたは気象予報データをニューラルネットワークに入力して予測対象日における最大電力需要を予測させる予測フェイズSA2とを有する。予測対象日が各季節の境界に設けた重なり期間に属する場合には、隣接する2つの季節に対応するニューラルネットワークを用いて、ファジィ推論フェイズSA3により季節ごとに予測させる。
請求項（抜粋）：
季節ごとに設けた階層型ニューラルネットワークに、学習データとして、気象条件及び電力需要に関する実績データと教師値である最大電力とを入力して学習させる学習フェイズと、予測対象日が該当する季節の学習済みニューラルネットワークを予測モデルとして用い、予測対象日を基準とした過日の気象実績データまたは気象予報データをニューラルネットワークに入力して予測対象日における最大電力需要を予測させる予測フェイズとを有し、予測対象日が各季節の境界に設けた重なり期間に属する場合には、隣接する2つの季節に対応するニューラルネットワークを用いて季節ごとに予測させることを特徴とする最大電力需要予測方法。
IPC (4件)：
H02J 3/00
, G05B 13/02
, G06F 15/18 520
, G06F 17/00
