レベル 4 のウェーブレット変換を用いた ELM 型 RBFN による電力価格予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE23195,PSE23187

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2023/09/22

タイトル(英語): A New Method for Electricity Price Prediction with Wavelet ELM-Type Radial Basis Function Network

著者名: 渡辺 航太郎(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Kohtaro Watanabe(Meiji University ),Hiroyuki Mori(Meiji University )

キーワード: ＲＢＦＮ|ＥＬＭ|オートエンコーダ|ウェーブレット変換|電力価格予測|RBFN|ELM|Autoencoder|Wavelet Transform|Electric Prices Prediction

要約(日本語): 本稿では，ニューラルネットワークのRBFNをエクストリーム?ラーニングマシン(ELM)に応用した電力価格予測法を提案する。ELMを用いることで重みの学習を最小化し，ロバストな解が得られる。また，レベル4のウェーブレット変換をELM型RBFNに適用することでより高精度な予測モデルを構築する。そして，電力価格の実データに対して提案法を適用し，従来法であるRBFNと比較することで，その有効性を示す。

要約(英語): s paper proposes ELM-type-RBFN for electricity price prediction. The use of ELM enables to speed up the learning process and construct more robust models. To improve the proposed method, the Wavelet Transform of Level 4 is employed to deal with the feature extraction of input variables as a precondition technique. Also, ensemble learning is proposed to enhance the model accuracy. The proposed method is successfully applied to real data of electricity price in ISO New England.

本誌: 2023年9月25日-2023年9月26日電力技術/電力系統技術合同研究会-3

本誌掲載ページ: 75-80 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,068 Kバイト