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先端数理科学研究科

【先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻】博士前期課程1年の三輪陸人さんが令和4年電気学会電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会において電気学会電力技術委員会奨励賞を受賞

2023年03月01日
明治大学 先端数理科学研究科

表彰状表彰状

先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程1年の三輪陸人さん(森 啓之研究室)が令和4年電気学会電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会において電気学会電力技術委員会奨励賞を受賞しました。

この賞は、令和4年3月10日から11日まで長崎県壱岐市郷ノ浦町壱岐文化ホールで開催された令和4年電気学会電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会において優秀な研究発表を行ったことに対する表彰です。

令和4年電気学会電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会においてに研究発表された「Deep GRBFNを用いた短期負荷予測」(6頁)が奨励賞として評価されました。論文内容は以下のとおりです。電力システムにおいて短期電力負荷予測の予測精度向上のため、新しい深層ニューラルネットワーク手法を提案しました。深層ニューラルネットワークとしてオートエンコーダーと一般化したGRBFN(Generalized Radial Basis Function Network)が使用され、深層化されました。オートエンコーダーは深層学習の事前学習法であり、入力変数の時限圧縮法として使用され、GRBFNは汎化能力が高いニューラルネットワークであるRBFN (Radial Basis Function Network)を一般化したニューラルネットワークです。提案法を翌日最大電力負荷予測の実データに適用し、従来法のオートエンコーダーと多層パーセプトロン(Muli-Layer Peceptron; MLP)から構成される深層ニューラルネットワーク手法よりも、予測誤差の平均値、標準偏差、最大誤差において良好な結果を得ました。

論文名:三輪陸人,森啓之「Deep GRBFNを用いた短期負荷予測」、令和4年電気学会電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会、PE-22-083、長崎県壱岐市(2022-03)




明治大学大学院