曜日情報を用いた住宅地域における毎時負荷と最大負荷予測

摘要

太陽光発電（PV：Photovoltaics）などの再生可能エネルギー発電の導入拡大によって，余剰電力の発生や需給バランスへの影響が懸念されている。これらの問題を解決するためには従来の大規模発電による系統側からの制御のみでは困難となり，需要家側からの調整が必要である。この需要家側からの調整には，各住宅の負荷や発電量を集約し地域での需給バランスを最適化する需要家アグリゲータの設置や蓄電池の設置が有効である。蓄電池の運用計画やデマンドレスポンス（DR：Demand Response）の達成のために1時間ごとの高精度な負荷予測が求められている。この負荷予測に基づいて負荷を調整し，大規模電源を効率的に利用することができる。また，1時間ごとの予測で大外れが出ても，最大負荷を予測することで，外れた分の負荷を蓄電池等でまかなう余力がどれだけ必要かを事前に知ることができる。電力需要は季節や気温，時刻や曜日などの様々な要因が複雑に絡み合っており，非線形な関係を求める数理モデルの構築は困難である。そこで，これらの要因と需要との複雑な関係を学習し自動で求めることのできるニューラルネットワーク（NN：Neural Network）を用いて負荷を予測する。本研究では，需要家アグリゲータを想定して負荷を集約した住宅地域における翌日の1時間ごとの負荷と最大負荷を，NNを用いて予測する手法を提案する。