| 講演名 | 2020-09-11 センサの欠測確率を考慮した電力予測手法の提案と評価 平田 紀史(KDDI総合研究所), 前島 治(KDDI総合研究所), 吉原 貴仁(KDDI総合研究所), |
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| 抄録(和) | 分散配置された複数の電源を束ねて制御し，仮想的な電源とみなして電力の需給調整に活用するVPP(Virtual Power Plant)が知られている．VPPによる需給調整は，事前予測した消費電力（需要）や発電電力（供給）に基づいて需給調整に必要な電力を決める仕組み（需給調整市場）により実現される．需給調整の成否は，市場で約定した電力と，需要または供給の電力を計測するセンサ観測値の合計との差分が，約定した電力の±10%以内であるかで判断されることがある．需給調整の際，観測値に欠測があると電源の故障や制御失敗と扱われ，観測値なしと評価される可能性がある．従来からある補間処理を適用すると，観測値がある前提での制御となり，約定した電力と観測値の合計との差分が欠測の分だけ増加する問題がある．本稿では，欠測時に観測値なしとして扱うことを前提とした，将来の欠測確率を考慮した予測手法を提案する．さらに，発生傾向の異なる2種類の欠測に分けて計算することで，誤差低減を図る．提案手法による欠測確率の誤差を，評価用に生成したデータにより計算した結果は1.56%であり、比較手法の2.14%より誤差を小さくすることを確認した． |
| 抄録(英) | VPP (Virtual Power Plant) is known as a system for electric power demand-supply adjustment. VPP is realized by controls of distributed electric power sources. VPP system uses a demand-supply adjustment market for demand-supply adjustment, and need to predict electric power demand and supply sources to bid the market. The success or failure of the demand-supply adjustment is evaluated by the difference between the transaction quantities in the market and the sum of the observation value of the electric power sensor. If a sensor of a power source has a missing value, an observation value of the power source is regarded as zero. A problem by missing observation value is increasing prediction error and wrong controls by the prediction error. VPP system need to a prediction method of observation value based on missing probability of electric sensors that is not an interpolation method of input data. Therefore, we propose a method to reduce the prediction error using missing probability. The missing probability is calculated separately for two types of missing. As a result of evaluating error of missing probability, we confirmed the error ratio by our proposed method is 1.56%, which was smaller than error ratio (2.14%) by the baseline method. |
| キーワード(和) | 時系列予測 / 欠測 / VPP |
| キーワード(英) | Time Series prediction / Missing Data / VPP |
| 資料番号 | IN2020-27 |
| 発行日 | 2020-09-03 (IN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS / IN / NS |
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| 開催期間 | 2020/9/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | セッション管理(SIP・IMS)，相互接続技術/標準化，次世代・新世代・将来ネットワーク，クラウド/データセンタネットワーク，SDN(OpenFlow等)・NFV，IPv6，機械学習のネットワーク適用，一般 「注：NV研究会は発表申込み締切日が異なります．NV研究会への発表申込については「こちら」をご参照下さい． 」 |
| テーマ（英） | Session management (SIP/IMS), Interoperability/Standardization, NGN/NwGN/Future networks, Cloud/Data center networks, SDN (OpenFlow, etc.)/NFV, IPv6, Machine learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 寺田 純(NTT) / 石田 賢治(広島市大) / 中尾 彰宏(東大) |
| 委員長氏名（英） | Jun Terada(NTT) / Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 梅原 大祐(京都工繊大) / 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 大石 哲矢(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) / Kunio Hato(Internet Multifeed) / Tetsuya Oishi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 名倉 健一(三菱電機) / 吉田 悠来(NICT) / 小畑 博靖(広島市大) / 樫原 俊太郎(KDDI総合研究所) / 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(NTT) / 水野 志郎(NTT) / 吉田 雅裕(中大) |
| 幹事氏名（英） | Kenichi Nakura(Mitsubishi Electric) / Yuki Yoshida(NICT) / Hiroyasu Obata(Hiroshima City Univ.) / Shuntaro Kashihara(KDDI Research) / Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(NTT) / Shiro Mizuno(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 斉藤 洋之(OKI) / 山浦 隆博(東芝) / / 河野 伸也(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Saito(OKI) / Takahiro Yamaura(Toshiba) / / Shinya Kawano(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Systems / Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | センサの欠測確率を考慮した電力予測手法の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal and Evaluation on Prediction Method for Electricity Using Probability of Missing Sensor Value |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列予測 / Time Series prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 欠測 / Missing Data |
| キーワード(3)（和/英） | VPP / VPP |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平田 紀史 / Norifumi Hirata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社 KDDI総合研究所(略称：KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc.(略称：KDDI Research) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 前島 治 / Osamu Maeshima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社 KDDI総合研究所(略称：KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc.(略称：KDDI Research) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 吉原 貴仁 / Kiyohito Yoshihara |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社 KDDI総合研究所(略称：KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc.(略称：KDDI Research) |
| 発表年月日 | 2020-09-11 |
| 資料番号 | IN2020-27 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | IN-163 |
| ページ範囲 | pp.31-36(IN), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-09-03 (IN) |