当研究所の研究成果を取りまとめた刊行物として、昭和28年より発行されております。一部の報告書はPDF形式で全文をダウンロードすることができます。PDFのファイルサイズが大きい場合には、ダウンロードに時間がかかる場合がございます。ダウンロードは1回のクリックで開始しますので、ダウンロードが完了するまで、複数回のクリックはなさらないようご注意願います。)予測で大きな誤差が生じると、電力需給バランスの維持が難しくなる可能性がある。予測誤差を減らす検討は重要だが、現状技術では予測誤差を十分に減らすことは困難なため、予測誤差の需給バランスへの影響評価も重要である。予測誤差にはランダム性があるため、予測誤差の過去実績データを用いた影響評価だけでは、今後生じ得る影響を評価するには不十分である。そこで、予測誤差を複数想定し、それらを用いて影響を評価(図1)することが一つの解決策になると考えられる。残余需要の予測誤差の需給バランスへの影響評価に用いるための、予測誤差を複数想定する手法を開発し、その妥当性を評価する。)の当日と翌日を対象に残余需要の予測誤差を複数想定する手法(図2)を開発した。開発手法は次の特徴を有する。・過去実績データから推定した予測誤差の発生確率に基づくため、所要の数の予測誤差時系列を想定できる。・発生確率は予測誤差の時間帯間とエリア間の相関(図3)を考慮して推定するため、それらの相関を反映した時系列を想定できる。その結果、次のことが明らかになった。・近い時間帯間の予測誤差の相関係数(図4)は想定値と実績値で同程度である。・エリア間の相関係数(図5)は想定値と実績値で同程度である。これより開発手法の想定値は過去の予測誤差の傾向を再現できていると考えられることから、開発手法が妥当であることを示せた。開発手法を用いて予測誤差が需給バランスに与える影響を評価する手法を開発する。1)本研究では残余需要として需要から太陽光発電出力と風力発電出力を差し引いたものを考える。)本研究ではエリアとして一般送配電事業者の供給区域を考える。具体的には連系線でつながっていない沖縄を除く9エリアである。3)2021年を過去データとし、2022年の各日の予測誤差を想定した。残余需要の予測値は当所で開発した手法で計算した。Evaluation。