スパースオートエンコーダー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: 128

グループ名: 【B】令和4年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2022/08/26

タイトル(英語): Deep Neural Network Using Sparse Autoencoder for Electricity Price Forecasting

著者名: 三輪陸人（明治大学），森啓之（明治大学）

著者名(英語): Rikuto Miwa (Meiji University), Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: 電力価格予測|オートエンコーダー|スパースオートエンコーダー|深層ニューラルネットワーク|Electricity price forecasting|Autoencoder|Sparse autoencoder|Deep Neural Network

要約(日本語): 本稿では，スパースオートエンコーダー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手法を提案する。スパースオートエンコーダーは，オートエンコーダーの隠れ層で0 や 0 に近い値が多く出力される状態のモデルであり，通常のオートエンコーダーに比べデータの解釈がしやすいなどの利点がある。電力価格予測において入力データとスパイクとの関係性の理解は，スパイクに影響されにくいモデルの開発などに非常に有効であり，スパースオートエンコーダーは関係性の理解を容易にでき得ると考えたため，本提案法に用いる。また予測には一般化 RBFNを用い、スパースオートエンコーダーによる深層GRBFNによる予測を行う。

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