LMP予測のためのファジィc-meansを用いたハイブリッドインテリジェンスシステム

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-106

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): Fuzzy-c-means-Based Hybrid Intelligent System for LMP Forecasting

著者名: 板羽 智史(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Satoshi Itaba(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 電力価格,電力市場,予測,地域別限界価格,クラスタリング

要約(日本語): 本稿では電力系統において地域別限界価格LMP（Locational Marginal Price；以後、LMPと略記）の予測をファジィクラスタリングとニューラルネットワークを用いるハイブリッドインテリジェントシステムを提案する。LMPに限らず、c-meansあるいはk-meansクラスタリングにより分類し特徴を抽出することは予測において有効であることが知られている。しかしクラスごとにクリスプをデータ分割することによって各クラスタのデータ数が少なくなり学習に支障をきたすことが懸念される。そこで本稿ではクラスタの境界をファジィ化するファジィc-meansを前処理として用いたニューラルネット手法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 323 Kバイト