前処理モデルを用いた深層ニューラルネットワークによる電力価格予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: 29

グループ名: 【B】令和元年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2019/08/23

タイトル(英語): Electricity Power Price Prediction by Preconditioned Deep Neural Network

著者名: 山田 航大(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Kodai Yamada|Hiroyuki Mori

キーワード: 深層ニューラルネットワーク|クラスタリング|電力価格予測|電力自由化,Deep Learning,Clustering,Electricity Power Price,Energy Liberalisation

要約(日本語): 本研究では、電力価格予測に対して深層学習ニューラルネットワークを用いた手法を提案する。深層ニューラルネットワークとして、特徴的抽出機能として、オートエンコーダと予測子としてMLPのモデルを採用する。さらに、予測モデル精度を向上させるために深層ニューラルネットワークの前処理としてk-meansによるクラスタリングを適用し、各クラスタごとに深層ニューラルネットワークを構築する手法を開発する。提案法をISOニューイングランドの実データに適用し、良好な結果を得た。

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