ABCアルゴリズム調整型ガウシャンプロセスモデルを用いた短期電力需要予測

抄録

現代において電力への依存度は増加しており、いかに効率良く電力を供給できるかが課題となっている。安定した電力供給を行うためには、電力需要を高い精度で予測し、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短期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、信頼性の尺度を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ABCアルゴリズムを適用する。九州地区を対象とした予測シミュレーションにより、本手法の有効性を確認した。