インテリジェントシステムのLMP予測への応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: 145

グループ名: 【B】平成26年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2014/09/10

タイトル(英語): Application of Intelligent System to Locational Marginal Price Forecasting

著者名: 中野 郁(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Kaoru Nakano(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 電力自由化|時系列|地点別限界価格|ガウシアンプロセス|MAP推定データマイニング|Deregulation|Time Series|Locational Marginal Price|Gaussian Processes|MAP EstimationData Mining

要約(日本語): ガウシアンプロセスを価格時系列に適応した地点別限界価格予測の手法を提案する。電力価格の時系列は、複雑で強い非線形性があり分散が大きいため予測することは困難である。従来法の多くは非線形近似能力が悪く、時系列の予測には適さない。ニューラルネットワークは非線形近似能力に優れているが、過学習、推論過程が分からないなどの問題がある。また電力価格予測では、観測値にノイズが含まれている可能性があるため、予測値を分布という形で推定するために誤差の範囲を示すエラーバーを用いて予測値の上下限を表すことが可能なベイズモデルを用いる。ここでは、階層ベイズモデルであるガウシアンプロセスを用いて予測を行い、ISO New Englandの実データに適応することで提案法の有効性を示す。

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