アンサンブル学習を用いた電力価格予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-103

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): Electricity Price Forecasting with Ensemble Learning

著者名: 梅澤 康士(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Yasushi Umezawa(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 電力価格予測|アンサンブル学習

要約(日本語): 本稿では，アンサンブル学習を用いた電力価格予測を提案する。近年，世界的に電気事業の自由化が広まっており，多数の新規事業者が電力市場へ参加している。それに伴い，市場の競争原理や気象条件，需給バランスなどの様々な要因から電力市場価格が激しく変動する。その状況下において，市場参加者はリスクを最小化し利益を最大化することに関心を持ち，経営戦略において電力市場価格の予測は非常に重要な情報源となる。近年，非線形近似能力に長けたニューラルネットワークを用いた手法が電力価格予測に数多く提案されている。本稿では，ニューラルネットワークをアンサンブル学習に施すことで予測精度を高めることを提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 950 Kバイト