2024-03-29T05:54:20Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000880142023-04-27T10:02:11Z01164:03696:06979:06981
事業所タイプにおける需要予測手法の評価Evaluation of the demand forecasting methods in a facility typejpnネットワークhttp://id.nii.ac.jp/1001/00087999/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=88014&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan(株)富士通研究所(株)富士通研究所(株)富士通研究所(株)富士通研究所(株)富士通研究所紺野, 剛史高橋, 悟北島, 弘伸寺西, 佑太園田, 俊浩東日本大震災の影響による電力供給力不足に対し,省エネ規制が総電力量からピーク電力量の削減に見直され,太陽光発電や蓄電池の活用が注目されている.様々な情報を都市全体で管理し,電力やエネルギーの有効活用を行う環境配慮型都市 (以後,スマートシティ) においては,ビルや家庭などに多数の蓄電池が分散配置され,電力需要が小さいときに蓄電池に充電し,大きいときに放電することによって,ピーク電力の削減や電力需要の平準化を実現する仕組みが重要になってくる.スマートシティでこのような仕組みを実現するには,ビル (事業所) や住宅街,商業地といったコミュニティ単位で,その中に配置された蓄電池の充放電を制御し,スマートシティ全体でピーク電力を削減する必要がある.従来,電力会社は膨大に蓄積された消費電力情報をもとに,大数の法則が担保される全体の電力需要予測を行ってきた.しかし,それより規模が小さなコミュニティ単位の需要予測では,大数の法則が効きにくくなる恐れがある.そこで,本稿では弊社事業所の消費電力情報を利用し,需要パターンによる事業所のタイプ分類,及び,需要予測手法の評価を行った.その結果,事業所に適した予測手法は需要パターンによるタイプ分析と関係しており,オフィス型事業所では周期性を考慮した時系列解析,工場型事業所では立ち上がり電力を考慮した組み合わせ手法が適していることが分かった.In smart cities of the future, it is thought that numerous energy storage devices will be placed in a wide range of locations, such as communities like buildings and households. At the same time, it is anticipated that there will be greater need for a mechanism to enable peak power demand reduction by charging energy storage devices during times of low power utilization and utilizing the stored energy when power demand is high. In this paper, we introduce the demand forecasting technology such as regression analysis and time series analysis in the smart cities.AA1155524X研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN)2013-GN-865162013-01-092012-12-28