ラフ集合を利用したＮＮによる翌日ピーク電力価格予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 7

グループ名: 【B】平成20年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2008/09/24

タイトル(英語): Next Day Peak Electricity Price Forecasting Using NN Based on Rough Sets

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: 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|ラフ集合論|日本卸電力取引所|electricity price forecasting|neural network|data mining|rough set theory|Japan Electric Power Exchange

要約(日本語): 本論文では翌日ピーク電力価格を予測する手法としてラフ集合を用いたＮＮによる予測手法を提案する。提案手法ではＮＮの入力要素を決定する際、相関分析を利用する事で翌日ピーク電力価格に対して相関が強い要素を抽出し、その要素を入力要素としている。ＮＮの学習データはラフ集合を用いる事で決定される。また、気温変動により過去データ内にほとんど存在しないような価格を予測するために、気温変動に基づいた学習データ修正法を提案している。提案手法の有効性はＪＥＰＸ市場データを用いてシミュレーションを行う事により検証する。

PDFファイルサイズ: 4,690 Kバイト