類似性に基づくファジィニューラルネットワークによる翌日最大電力需要予測
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概要
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電力需要予測は電力の安定供給と経済的な系統運用を行う上で非常に重要である。本論文は, 従来の統計的手法等のモデル化を必要とする予測手法が適用できない場合に必要となる類似日に基づく予測手法の予測精度向上を目的とする。本提案手法は予測日に対応する類似日の最大電力需要の補正にファジィニューラルネットワークを適用し, 翌日最大電力需要予測を行う。本論文で提案するファジィニューロ補正法は, 類似日の最大電力需要を予測値である翌日最大電力需要に一致させるための補正率の推定に用いられる。ファジィニューラルネットワークは学習によりファジィルールの同定, 及びメンバシップ関数の自動調整が可能なため, 補正法としての効果は大きく予測精度の向上が期待できる。本提案手法における予測値は類似日の電力需要に基づいているため, 電力需要の部分的な非線形性や週末等の電力需要予測にも十分な精度で予測が可能である。本提案手法の有効性は沖縄電力株式会社から提供された実際の電力需要データを用いて実証した。
- 1999-02-15
著者
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