| 講演名 | 2019-01-15 ［招待講演］機械学習を活用した電力需要予測 進 博正(東芝), 志賀 慶明(東芝), 柿元 満(東芝), |
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| 抄録(和) | 高精度な電力需要予測は，電力システムを経済的に運用する上で不可欠な要素である．東芝は，電力システムの脱炭素化，自由化やデジタル化に対応する上でニーズが高まっている電力の需要量及び市場価格，再エネ発電量の予測精度向上に取り組んできた．本報告は，電力需要予測の高精度化を目的に，数値気象予報を機械学習で活用する技法を概説する． |
| 抄録(英) | An accurate electricity demand forecasting is indispensable for economical operation of power system. We have been developing accurate forecast algorithms for electricity demand, market price and renewable power generation. These algorithms are needed for decarbonization, liberalization, and digitalization in power system. This report introduce research topic of demand forecast algorithm by combining numerical weather prediction and machine learning. |
| キーワード(和) | 需要予測 / 機械学習 / 数値気象予報 / 再生可能エネルギー |
| キーワード(英) | Demand Forecasting / Machine Learning / Numerical Weather Prediction / Renewable Energy |
| 資料番号 | MSS2018-64,SS2018-35 |
| 発行日 | 2019-01-08 (MSS, SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS / SS |
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| 開催期間 | 2019/1/15(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 名嘉村 盛和(琉球大) / 中田 明夫(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Morikazu Nakamura(Univ. of Ryukyus) / Akio Nakata(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 髙井 重昌(阪大) / 小林 隆志(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Shigemasa Takai(Osaka Univ.) / Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 豊嶋 伊知郎(東芝エネルギーシステムズ) / 金澤 尚史(阪大) / 肥後 芳樹(阪大) / 島 和之(広島市大) |
| 幹事氏名（英） | Ichiro Toyoshima(Toshiba) / Takahumi Kanazawa(Osaka Univ.) / Yoshiki Higo(Osaka Univ.) / Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金城 秀樹(沖縄大) / 林 晋平(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideki Kinjo(Okinawa Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Mathematical Systems Science and its applications / Technical Committee on Software Science |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］機械学習を活用した電力需要予測 |
| サブタイトル（和） | 機械学習による数値気象予報の活用可能性 |
| タイトル（英） | [Invited Talk] Electricity Demand Forecasting by Machine Learning |
| サブタイトル（和） | Potential of Utilizing Numerical Weather Prediction by Machine Learning |
| キーワード(1)（和/英） | 需要予測 / Demand Forecasting |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 数値気象予報 / Numerical Weather Prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 再生可能エネルギー / Renewable Energy |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 進 博正 / Hiromasa Shin |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝(略称：東芝) Toshiba Corporation(略称：Toshiba) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 志賀 慶明 / Yoshiaki Shiga |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝(略称：東芝) Toshiba Corporation(略称：Toshiba) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 柿元 満 / Mitsuru Kakimoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝(略称：東芝) Toshiba Corporation(略称：Toshiba) |
| 発表年月日 | 2019-01-15 |
| 資料番号 | MSS2018-64,SS2018-35 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MSS-384,SS-385 |
| ページ範囲 | pp.55-56(MSS), pp.55-56(SS), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2019-01-08 (MSS, SS) |