電力価格範囲予測のためのGSNNを用いた新しいハイブリッド手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-137

グループ名: 【全国大会】平成18年電気学会全国大会論文集

発行日: 2006/03/15

タイトル(英語): A New Hybrid Method for Electricity Price Zone Forecasting Using GSNN

著者名: 粟田 明(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Akira Awata(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 電力価格予測|データマイニング|ニューラルネットワーク|クリッピング|2進木

要約(日本語): 現在，世界中で電力自由化の拡大が進んでいる。自由化された電力市場で利益を上げるためには，電力価格予測が非常に重要である。しかし，電力価格は非線形性が強く，高いボラティリティを持つため，値そのものを予測することは困難である。そこで本稿では価格の値ではなく電力価格の取り得る範囲を予測する。本稿では価格範囲を予測するために，クリッピングと2進木を用いた新しい予測手法を提案する。また，予測モデルには非線形近似能力が高く汎化能力に優れたGauss-Sigmoidニューラルネットワークを用いる。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 690 Kバイト