電力需要予測に対するモデルベース時系列クラスタリングの応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-22
• タイトル: 電力需要予測に対するモデルベース時系列クラスタリングの応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Application of Model-Based Time Series Clustering to Electricity Demand Forecasting
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 滋賀大学
• 著者所属: 滋賀大学
• 著者所属: 滋賀大学
• 著者所属: 大阪ガス（株）情報通信部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shiga University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shiga University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shiga University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information/Communication Systems Dept., Osaka Gas Co., Ltd.
• 著者名: 白瀧, 豪; 今井, 貴史; 河本, 薫; 國政, 秀太郎
• 著者名(英): Go, Shirataki; Takashi, Imai; Kaoru, Kawamoto; Shutaro, Kunimasa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 電力事業において，電力は貯めておくことが難しいエネルギーであるため，電力需要を予測して需要と供給のバランスを整えることが必要になる．しかし，事業開始直後などは顧客数が少ないため，全顧客の需要合計を一括して予測しても，充分な精度がえられなかった．そこで，本研究では予測精度を上げることを目的とし，その達成のためにクラスタリングとクラスターごとのモデル推定を同時に行うことができる混合 ARMA モデルを用いた時系列クラスタリングを適用した．その結果，全顧客を一つの ARMA モデルで説明する場合や顧客ごとに ARMA モデルで説明する場合のどちらよりも予測精度を向上させられることが確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the electric power business, since electricity is an energy source that is difficult to store, it is necessary to forecast electricity demand to maintain a balance between supply and demand. However, due to the small number of customers immediately after the start of the business, it is often not possible to obtain sufficient accuracy by directly forecasting the total demand of all customers. In this study, in order to improve the forecasting accuracy, we applied a model-based method for time series clustering, which can simultaneously perform clustering and model estimation for each cluster. The results confirm that this method provides better prediction accuracy than both the case where one model is defined for all customers and the case where a model is defined for each customer.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2021-MPS-132, 号 18, p. 1-6, 発行日 2021-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会