偏りのある電力市場データに対する電力価格予測モデルの学習法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-051

グループ名: 【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集

発行日: 2008/03/19

タイトル(英語): Learning of Electricity Price Forecasting Model for Biased Power Market Data

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|クラスタリング|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 本稿では偏りのある電力市場データに対する電力価格予測モデルの学習法を提案する。提案法では予測モデルの学習を行う前にデータの均一化を行う。提案法ではデータの均一化のために，クラスタリング手法を用いて学習データを分類した後に，データの少ないクラスタに対して新たにデータを追加する。新たに生成された学習データを用いて予測モデルの学習を行う。本稿では，ニューラルネットワークが非線形モデルであり汎化能力にも優れることから，予測モデルとしてニューラルネットワークを用いる。提案法を実在の電力市場データに対して適用して電力価格予測のシミュレーションを行うことにより，提案法の有効性を示す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,010 Kバイト