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J-GLOBAL ID：201502203120301541   整理番号：15A1199969

T法を用いたネット需要予測に対する基礎検討

Basic Study of Net demand forecasting by T method

著者 (4件)： 森本裕介 (大阪府大) ,  根岸信太郎 (大阪府大) ,  高山聡志 (大阪府大) ,  石亀篤司 (大阪府大)
資料名： 電気学会電力技術研究会資料  (電気学会研究会資料)
巻： PE-15  号： 75.78-82.111-118.120-123  ページ： 29-33  発行年： 2015年09月16日 
JST資料番号： F0788B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,再生可能エネルギーへの関心が高まり系統内への大量導入が進んでいる。一方,電力事業者は良質かつ低廉な電力を常に安定して供給しなければならないため,今後,電力需要と再生可能エネルギーを含めた発電量の需給バランスを調整する必要がある。このため,電力事業者は系統内需要負荷量から系統内での太陽光発電(PV)等による発電電力を差し引いたネット需要を予測する必要がある。従来の研究では,ネット需要の予測は電力需要予測とPV設備の発電電力予測の2つの手法に分別して進められてきた。しかし,最終的なネット需要予測の予測誤差は,電力需要予測の誤差とPVの発電電力予測の誤差を足し合わせたもので与えられることになる。その結果として,ネット需要予測の誤差が大きく出てしまう可能性が考えられる。しかし,ネット需要を1つの予測対象であると考える場合,PVの発電量の変動は電力需要の変動によって多少平準化される。加えて,予測モデルも1つに統括される。そこで,本稿では,予測対象をネット需要に日負荷曲線とし,ネット需要の予測手法として品質工学の分野で用いられているMT(Mahalanobis-Taguchi)システムの中でも予測手法として開発されたT法を用いた予測手法を提案し,その予測精度について従来法として幅広く電力需要予測に一般的に用いられている重回帰分析と比較検討した。その結果,T法を用いた場合,1時間平均の予測誤差の絶対値平均(MAPE)で0.83%,平均絶対誤差(MAE)で29.25kWhの予測精度向上が見られた。また,そのような予測結果が得られた原因について考察した。

シソーラス用語： *需要予測 ,  *再生エネルギー ,  系統安定度 ,  *太陽光発電 ,  多重回帰分析 ,  *負荷曲線 ,  多変量解析 ,  *田口メソッド ,  品質工学 ,  系統運用
準シソーラス用語： *ネット需要予測 ,  *再生可能エネルギー ,  電力系統安定度 ,  *日負荷曲線 ,  MTシステム ,  *T法

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

引用文献 (11件)：

• 系統運用と気象情報調査専門委員会:「系統運用と気象情報」,電気学会技術報告,No.548,pp.82-92(1995)
• 長谷川淳・田中英一:「電力の翌日最大需要予測システムの研究開発動向」,電学論 B,Vol.114-B,No.9,pp.835-838(1994-9)
• T. Iizaka, T.Matsui, and Y. Fukuyama: "A New Training Method for Analyzable Structured Neural Network and Application of Daily Peak Load Forecasting", IEEJ Trans. PE, Vol.124, No.3, pp.347-354 (2004-3) (in Japanese) 飯坂達也・松井哲郎・福山良和:「構造化ニューラルネットワークの新しい学習法と最大電力需要予測への適用」,電学論B,124,3,pp.347-354(2004-3)
• K. Yukita, S. Kato, Y. Goto, K. Ichiyanagi, and Y. Kawashima: "Daily Peak Load Forecasting by Structured Representation on Genetic Algorithms for Non-linear Function Fitting", IEEJ Trans. PE, Vol.124, No.3, pp.355-362 (2004-3) (in Japanese) 雪田和人・加藤慎也・後藤泰之・一柳勝宏・川島靖弘:「構造的 GAによるGMDHを用いた翌日最大電力需要予測」,電学論 B,124,3 pp.355-362(2004-3)
• M. Ohmi and H. Mori: "A Gaussian Processes Technique for Short-term Load Forecasting with Consideration of Uncertainty", IEEJ Trans.PE, Vol.126, No.2, pp.202-208 (2006-2) (in Japanese) 近江正太郎・森啓之:「ガウシアンプロセスによる不確実性を表現した短期電力付加予測」,電学論B,Vol. 126,2, pp.202-208(2006-2)

タイトルに関連する用語 (4件)： T法 ,  ネット ,  需要予測 ,  基礎