CS調整型ガウシャンプロセスモデルによる九州地区の電力需要予測

抄録

現代社会において電気エネルギーへの依存度が増加しており、いかに効率よく電力を配給できるかが大きな課題となっている。より効率の良い電力配給を実現するためには、あらかじめ電力需要を予測し、それに基づいて需給運用計画を立案する必要がある。本研究ではガウシャンプロセス（GP）モデルに基づくノンパラメトリックな電力需要予測を検討する。GPモデルは決定すべきパラメータ数が少なく、電力需要の予測値と信頼性の尺度までも与えることができる。本手法では、学習用データに対する負の対数周辺尤度の最小化により予測モデルの学習を行う。この最適化にはカッコウの托卵行動を工学応用したカッコウ探索アルゴリズム（CS）を適用する。