時間推移の周波数成分を特徴量とするクラスタ分析での卸電力価格予測の基礎的検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 252-253

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Fundamental Study of Electricity Price Forecasting Using Cluster Analysis with Frequency of Time Transition.

著者名: 内海 将人(日立製作所),茂森 郁雄(日立製作所),渡辺 徹(日立製作所)

著者名(英語): Masato Utsumi,Ikuo Shigemori,Tohru Watanabe

キーワード: 電力価格予測,クラスタ分析,周波数解析,機械学習,電力自由化

要約(日本語): 電力の卸販売を行う発電事業者や、電力消費者に対して販売供給を行う小売電気事業者にとって、卸取引は、電力の卸売や調達の重要な手段である。経済合理的な運用のため、卸電力価格の予測が重要となる。一般に卸電力価格は、年間、週間、日間での変動を伴う。加えて電力の需要の価格弾力性は小さく、供給力の不足時等に価格スパイクが生じる。価格予測において一般に用いられる統計的な手法は、モデル化対象のデータの統計的な性質が時不変であることを仮定するが、制度の変更等に伴い比較的短期間で市場環境が変化する状況下では限界がある。本報では，市場環境の変化に追従可能な予測方式を提案し、有効性を示す机上検証結果を報告する。

本誌掲載ページ: 6-155 p

原稿種別: 日本語