 |
| ・会員価格 ¥220 |
| ・一般価格 ¥440 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
006 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
|
2021/08/12 |
| ■タイトル |
2段階GRBFNによる翌日最大電力負荷予測 |
| ■タイトル(英語) |
Next Day Peak Load Forecasting with Two-Staged GRBFN |
| ■著者名 |
三輪陸人（明治大学），森啓之（明治大学） |
| ■著者名(英語) |
Rikuto Miwa (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【B】令和3年電気学会電力・エネルギー部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
ページ |
| ■キーワード |
電力負荷予測|ニューラルネットワーク|RBFN|GRBFN|進化的計算|Load Forecasting|Artificial Neural Network|RBFN|GRBFN|Evolutionary calculation |
| ■要約(日本語) |
本稿では，翌日最大電力負荷予測のためのニューラルネットワーク（以後ANNと略記）を用いた2段階予測法を提案する。電力負荷予測は，安定的な電力供給をしながら，発電機の経済負荷配分や起動停止問題などの経済的な系統運用を実現するために必要不可欠である。また，近年再生可能エネルギーや，電力小売自由化，デマンドレスポンス，電気自動車の普及により，電力系統の不確定性が増大しており，従来法では対応しにくい環境である。そのため，従来の負荷予測手法よりも高精度な予測手法の開発が求められている。 |
| ■要約(英語) |
|
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
558Kバイト |
|
|
|
