地点別限界価格予測へのカーネルマシンの応用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE14182

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2014/09/25

タイトル(英語): Application of Kernel Machine to Locational Marginal Pricing Forecasting

著者名: 中野 郁(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Nakano Kaoru(Meiji University),Mori Hiroyuki(Meiji University)

キーワード: カーネルマシン|ガウシアンプロセス|ＭＡＰ推定|地点別限界価格|マハラノビスカーネル|Kernel Machine|Gaussian Process|MAP Estimation|Locational Marginal Price|Maharanobis Kernel

要約(日本語): 本論文では、スマートグリッドにおける地点別限界価格予測(LMP)の新たな手法を提案する。本論文では、サポートベクターマシンの拡張であるガウシアンプロセス(GP)を用いて予測を行う。GPは階層ベイズモデルの一種であるので、予測の誤差をエラーバーにより示すことができ、電力市場のプレイヤーに有益な情報をもたらすことができる。提案法を米国のISO New Englandの実データに適応し、有効性を示す。

要約(英語): In this paper, a new method is proposed for Locational Marginal Pricing (LMP) forecasting in Smart Grid. This paper presents the Gaussian Process technique that is hierarchical Bayesian estimation that can show error bar of prediction error. The proposed method is successfully applied to real data of ISO New England in USA.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,048 Kバイト