Fuzzy DP-meansを用いた高精度の電力価格予測モデルの構築

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE18133

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): Development of high performance electricity price forecasting with Fuzzy DP-means

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(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 電力価格|ニューラルネットワーク|予測|クラスタリング|ファジィ|electricity price|Artificial Neural Network|forecasting|clustering|fuzzy

要約(日本語): 本研究では電力価格予測モデルとしてニューラルネットワーク（以下ANNと略記）による非線形近似を行う。近年の電力自由化により電力系統の送電混雑の増加が予想され、市場プレイヤーの利益の最大化やリスクの最小化のためにも高精度な予測モデルの需要が高まっている。本稿ではANNによる予測精度を向上させるための効果的な前処理等を構築することで、より複雑な市場の価格変動に対応するモデルを提案する。

要約(英語): In this paper, a high performance Artificial Neural Network based method is proposed to deal with electricity price forecasting. The objective of electricity price forecasting is to maximize a profit and minimize a risk under uncertain market conditions. As a result, a high performance model is required to smooth the purchase and sell of electricity. This paper proposes an efficient model that make use of preprocessing of input data with global clustering.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,450 Kバイト