JP7220133B2 - 電力負荷予測装置および電力負荷予測方法 - Google Patents
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Description
図1および図2を参照し、本発明の第1の実施形態に係る電力負荷予測装置10の構成を説明する。図1は、本発明の第1の実施形態に係る電力負荷予測装置10の一構成例を示すブロック図である。
a1・X1(t+T1)+a2・X2(t+T2)+・・・+
an・Xn(t+Tn)+b(t+T)・・・(1)
c(t)=S(t)/{1/m・ΣYa(t+T)}・・・(4)
次に、本発明の第2の実施形態について、図13を用いて説明する。図13は、本発明の第2の実施形態に係る電力負荷予測装置10Bの一構成例を示すブロック図である。電力負荷予測装置10Bの構成は、第1の実施形態に係る電力負荷予測装置10との差分についてのみ説明する。
次に、本発明の第3の実施形態について、図14~図16を用いて説明する。図14は、本発明の第3の実施形態に係る電力負荷予測装置10Cの一構成例を示すブロック図である。電力負荷予測装置10Cの構成は、第1の実施形態に係る電力負荷予測装置10との差分についてのみ説明する。
次に、本発明の第4の実施形態について、図18を用いて説明する。図18は、本発明の第4の実施形態に係る電力負荷予測装置10Dの一構成例を示すブロック図である。電力負荷予測装置10Dの構成は、第2の実施形態に係る電力負荷予測装置10Bとの差分についてのみ説明する。
Claims (12)
- 電力系統の構成情報を格納する系統DBと、
前記電力系統に関連するオンライン計測データであるIoTデータを格納する計測データDBと、
前記電力系統のノードの個別負荷を予測する際に用いる個別負荷予測モデルを格納する個別負荷予測DBと、
前記電力系統のブランチの潮流を予測する際に用いる潮流予測モデルを格納する潮流予測DBと、
予測対象ノードの個別負荷予測値を、前記個別負荷予測モデルを用いて前記IoTデータに基づいて算出する個別負荷予測部と、
予測対象ブランチの潮流予測値を、前記潮流予測モデルを用いて前記IoTデータに基づいて算出する潮流予測部と、
前記予測対象ノードの個別負荷予測値および前記予測対象ブランチの潮流予測値のそれぞれを、前記IoTデータにおける各実績値と比較して、前記個別負荷予測モデルおよび前記潮流予測モデルを性能評価する予測モデル評価部と
を備えたことを特徴とする電力負荷予測装置。 - 前記個別負荷予測部は、
前記予測対象ノードの個別負荷予測値を、前記IoTデータのうちの該予測対象ノードとは異なる他のノードの計測データを用いて空間的に補完すること、および、前記IoTデータのうちの該予測対象ノードの予測対象時刻とは異なる他の時刻の計測データを用いて時間的に補完すること、の何れかにより算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の電力負荷予測装置。 - 前記潮流予測部は、
前記予測対象ブランチの潮流予測値を、前記IoTデータのうちの該予測対象ブランチとは異なる他のブランチの計測データを用いて空間的に補完すること、および、前記IoTデータのうちの該予測対象ブランチの予測対象時刻とは異なる他の時刻の計測データを用いて時間的に補完すること、の何れかにより算出する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の電力負荷予測装置。 - 前記潮流予測部は、
前記個別負荷予測値および前記潮流予測値に基づいて、前記電力系統の状態推定を行う ことを特徴とする請求項3に記載の電力負荷予測装置。 - 前記予測モデル評価部は、
前記個別負荷予測値および前記潮流予測値に関する予測誤差または変動係数に基づいて、前記個別負荷予測モデルおよび前記潮流予測モデルをそれぞれ性能評価する
ことを特徴とする請求項4に記載の電力負荷予測装置。 - 前記予測モデル評価部は、
前記個別負荷予測値に基づいて前記個別負荷予測モデルを性能評価し、
前記潮流予測部は、
前記予測モデル評価部によって前記個別負荷予測モデルの性能評価が行われた後に、前記潮流予測値を算出し、
前記予測モデル評価部は、
前記個別負荷予測モデルの性能評価が行われた後に前記潮流予測部によって算出された前記潮流予測値に基づいて前記潮流予測モデルを性能評価する
ことを特徴とする請求項5に記載の電力負荷予測装置。 - 前記予測モデル評価部による前記個別負荷予測モデルおよび前記潮流予測モデルの性能評価結果を評価ログとして出力する
ことを特徴とする請求項6に記載の電力負荷予測装置。 - 前記予測モデル評価部による性能評価の結果に応じて、前記個別負荷予測モデルまたは前記潮流予測モデルを更新する予測モデル更新部
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の電力負荷予測装置。 - 前記IoTデータをもとに前記個別負荷予測モデルを作成する個別負荷予測モデル作成部、および、前記IoTデータをもとに前記潮流予測モデルを作成する潮流予測モデル作成部の少なくとも1つ
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の電力負荷予測装置。 - 前記IoTデータから前記予測対象ノードの個別負荷との相関関係が所定条件を満たす説明変数を抽出し、該個別負荷を目的変数とし、該目的変数と該説明変数をもとに重回帰分析を行った結果に基づいて前記個別負荷予測モデルを作成する個別負荷予測モデル作成部、および、前記IoTデータから前記予測対象ブランチの潮流との相関関係が所定条件を満たす説明変数を抽出し、該潮流を目的変数とし、該目的変数と該説明変数をもとに重回帰分析を行った結果に基づいて前記潮流予測モデルを作成する潮流予測モデル作成部の少なくとも1つ
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の電力負荷予測装置。 - 前記予測モデル評価部による性能評価の結果、または、前記予測モデル更新部による処理結果をユーザに提示して、前記個別負荷予測モデルまたは前記潮流予測モデルを更新するか否かのユーザの意思決定を支援するユーザ評価部
をさらに備えたことを特徴とする請求項8に記載の電力負荷予測装置。 - 電力負荷予測装置が行う電力負荷予測方法であって、
前記電力負荷予測装置は、
電力系統の構成情報を格納する系統DBと、
前記電力系統に関連するオンライン計測データであるIoTデータを格納する計測データDBと、
前記電力系統のノードの個別負荷を予測する際に用いる個別負荷予測モデルを格納する個別負荷予測DBと、
前記電力系統のブランチの潮流を予測する際に用いる潮流予測モデルを格納する潮流予測DBと、を備え、
前記電力負荷予測装置が、
予測対象ノードの個別負荷予測値を、前記個別負荷予測モデルを用いて前記IoTデータに基づいて算出し、
予測対象ブランチの潮流予測値を、前記潮流予測モデルを用いて前記IoTデータに基づいて算出し、
前記予測対象ノードの個別負荷予測値および前記予測対象ブランチの潮流予測値のそれぞれを、前記IoTデータにおける各実績値と比較して、前記個別負荷予測モデルおよび前記潮流予測モデルを性能評価する
各処理を含んだことを特徴とする電力負荷予測方法。
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