データマイニングによる短期電力価格予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 20

グループ名: 【B】平成19年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/12

タイトル(英語): Short-Term Electricity Price Forecasting Using Data Mining

著者名: 當山 博史(琉球大学),千住 智信(琉球大学),與那 篤史(琉球大学),舟橋 俊久(明電舎)

著者名(英語): Hirofumi Toyama(University of the Ryukyus),Tomonobu Senjyu(University of the Ryukyus),Atsushi Yona(University of the Ryukyus),Toshihisa Funabashi(Meidensha Corporation)

キーワード: 短期電力価格予測|ニューラルネットワーク|データマイニング|類似データ|short term electricity price forecasting|neural network|data mining|similar data

要約(日本語): 本論文では電力価格を予測する手法としてデータマイニングによる短期電力価格予測手法を提案する。提案手法では予測手法として階層型ニューラルネットワーク(FNN)を採用している。また、データマイニングにより予測対象時刻の電力価格に対して強い相関性があるデータを抽出し、そのデータをFNNの入力変数として用いている。相関性の強さの評価にはピアソンの積率相関係数を用いる。また、FNNの学習データには予測時のデータに類似している過去データを用いるため、FNNへの不必要な学習を避ける。提案手法の有効性はオーストラリアの電力市場データを用いてシミュレーションを行うことにより検証する。

PDFファイルサイズ: 4,707 Kバイト