電力価格予測のためのハイブリッドインテリジェントシステムの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: P18

グループ名: 【B】平成28年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2016/09/05

タイトル(英語): Development of Hybrid intelligent System for Power Price Forecasting

著者名: 板羽 智史(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Satoshi Itaba|Hiroyuki Mori

キーワード: 電力価格|ラジアル基底関数|予測|地域別限界価格|クラスタリング,Power Price,Radial Basis Function,Forecasting,Locational Marginal Price,clustering

要約(日本語): 本稿では電力系統においてLocational Marginal Price (地域別限界価格,以下,LMPと略記)の予測を目的としたFuzzy c-meansクラスタリング, Radial Basis Function Network (以下,RBFNと略記) と,Evolutionary Particle Swarm Optimization (以下,EPSOと略記) のハイブリッドインテリジェンスシステムを適用した手法を提案する。ニューラルネットワークにおけるデータの予測では教師付き学習によりデータの特徴に合わせたパラメータが決定されるが,　そのパラメータが目的関数の局所最適解であり大域的最適解を得られるパラメータでない可能性が懸念される。そのため本稿ではPSOに進化的戦略を施したEPSOによる多点探索を用い局所最適解を脱出することができる,　より高精度なニューラルネット手法を提案する。

PDFファイルサイズ: 592 Kバイト