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機械学習を用いた電力需要予測とその精度に関する基礎検討

机译：基于机器学习的电力需求预测基础研究及其准确性

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In this study, batch learning-type and sequential learning-type neural networks are applied individually to forecast electric power demand in order to clarify what kinds of characteristics influence on the demand forecast accuracy. In addition, the authors analyze relationship between the demand forecast accuracy and the data which are used as inputs of neural networks (demand patterns, temperature, etc.) by a clustering algorithm.%エネルギーセキュリティに対する社会ニーズの高まりな どを背景として，再生可能エネルギーを利用した発電シス テムが注目されている。とりわけ，太陽光発電システムの導 入が急増しており，太陽光発電システムによる電力供給が 電力系統側の需給計画•運用における重要な要素の一つに 位置付けられるようになった。ただし，再生可能エネル ギー利用電源は，自然状況に出力が左右される特性により 正確にその出力を予測することが難しい。この不確実さは， 電力需給運用における需給予測の信頼性に直接影響を及ぼ すものであり，適切な需給運用の実現を困難にしつつある。 そのため，再生可能エネルギーに対しての需要予測が盛ん に行われてきた。
机译：在这项研究中，批量学习型和顺序学习型神经网络分别用于预测电力需求，以便弄清哪些类型的特征会影响需求预测准确性。此外，作者分析了需求预测准确性之间的关系。以及通过聚类算法用作神经网络输入的数据（需求模式，温度等）。在社会对能源安全的需求不断提高的背景下，使用可再生能源的发电系统引起了人们的关注。已经完成。特别地，太阳能发电系统的引入迅速增加，并且已经将太阳能发电系统的电力供应定位为电力系统侧的供需计划和操作中的重要要素之一。然而，由于输出取决于自然情况的特性，因此难以准确地预测可再生能源的输出。这种不确定性直接影响电力供需运行中供需预测的可靠性，从而难以实现正确的供需运行。因此，已经积极地进行了对可再生能源的需求预测。

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