可変学習型重回帰手法を用いた翌日市場価格予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-106

グループ名: 【全国大会】平成22年電気学会全国大会論文集

発行日: 2010/03/05

タイトル(英語): JEPX Day-Ahead Spot Market Price Forecast Using Variable Multiple Linear Regression Analysis

著者名: 町 秀一(東京ガス),古川 道信(東京ガス),細野 英之(東京ガス)

著者名(英語): Shuichi Machi(TOKYO GAS Co.,Ltd.),Michinobu Furukawa(TOKYO GAS Co.,Ltd.),Hideyuki Hosono(TOKYO GAS Co.,Ltd.)

キーワード: 日本卸電力取引所|スポット市場価格|予測|重回帰分析

要約(日本語): 本稿では、予測を行う毎に学習期間、学習モデルを更新することで一般的な重回帰手法よりも変動への追従性を高めた可変学習型の重回帰手法を適用し、あらゆる期間・季節で予測精度の向上が可能な予測モデル構築を試みた。具体的には、変動が緩やかな場合には使用過去日数、学習期間を長く取り、逆に変動が急激な場合には使用過去日数、学習期間を短めに取ることによって、変動が緩やかな場合でも急激な場合でも精度が高いモデルを構築することが可能となる。また、構築したモデルを用いて直近の市場価格実績から翌日時刻別スポット市場価格予測を行い、その予測精度を評価した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,872 Kバイト