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J-GLOBAL ID：202202215246328175   整理番号：22A1078399

スマートグリッドとAI 需要家における電力デマンド予測へのAI適用

Application of AI to forecasting power demand of customer

著者 (2件)： 棚橋優 (トーエネック) ,  小林浩 (トーエネック)
資料名： スマートグリッド  (ツールエンジニア別冊)
巻： 12  号： 2  ページ： 3-6  発行年： 2022年04月15日 
JST資料番号： L8370A  ISSN： 2185-9604  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・現在の電力値に予測時点での予測増加量で30分後の電力デマンド予測し,従来の線形近似法,ニューラルネットワーク(NN)とランダムフォレスト回帰(PFP)のAI手法の精度を比較。
・トーエネック(株)の3事業所の絶対値誤差率(予測値と実績値の差を実績値で除算)の中央値を,予測時点(0~29分)を変えて絶対誤差率を比較した結果,全体的にPFR法の高精度を提示。
・教師データが多い事業所では,2種類のAI手法の差が少なく,また予測時点が30分直前であると,従来手法の高精度を提示。
・時間別の誤差率では,受電有効電力が最大となる時間帯や夕方以降ではPFR法の精度が高いが,受電有効電力変動が単調である時は線形近似の従来法の高い精度を提示。
・月別の誤差率でも,電力コマンドに年間ピークが生じ易い夏季や冬季にRFRの予測精度が高く,休日では従来法の精度が高い月があることを提示。

シソーラス用語： *電力需要 ,  *需要予測 ,  *近似法 ,  ニューラルネットワーク ,  *人工知能 ,  回帰分析 ,  *精度 ,  範囲 ,  季節 ,  スマートグリッド
準シソーラス用語： ランダムフォレスト回帰 ,  ランダム回帰 ,  時間帯 ,  絶対値誤差率 ,  線形近似

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： スマートグリッド ,  AI ,  需要家 ,  デマンド ,  予測