スパイクを考慮した深層ニューラルネットによるLMP予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE20103,PSE20108

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2020/09/24

タイトル(英語): A DNN-Based Method for LMP Prediction in Consideration of Spikes

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(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 深層ニューラルネットワーク|オートエンコーダ|地点別限界価格|電力市場|デノイジング・オートエンコーダ|スパイク|Deep Neural Network|Autoencoder|LMP|Power Market|Denoise Autoencoder|spike

要約(日本語): 本稿では、ボラティリティの高い価格変動に対応するため、非線形時系列予測に有効な深層ニューラルネットワークを提案する。 ボラティリティの高い電力価格の時系列において突発的に価格上昇を起こすスパイクを正確に予測することは重要な課題である。予測モデルの高精度化を図るため、 デノイジング・オートエンコーダ と多層パーセプトロンから構成される 深層ニューラルネットワーク を用いる。また、スパイクに対処するため、前処理としてクラスタリングを用いた前処理付き 深層ニューラルネットワークを開発する。

要約(英語): In this paper, Deep Neural Network （DNN) is proposed for nonlinear time series of electricity prices with high volatility. This paper focuses on the prediction of spikes that suddenly take much higher prices. To improve the model performance, this paper develops a Denoising-Autoencoder-based method with the clustering technique._x000D_

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 993 Kバイト