改良型オートエンコーダを用いた電力価格予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-118

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Electricity Power Price Prediction Using Improved Autoencoder

著者名: 山田航大（明治大学）,森啓之（明治大学）

著者名(英語): Kodai Yamada (Meiji University),Hiroyuki Mori (Meiji University)

キーワード: 深層学習|デノイジング・オートエンコーダ|スタックド・オートエンコーダ|電力価格予測|シンソウガクシュウ|デノイジング・オートエンコーダ|スタックド・オートエンコーダ|デンリョクカカクヨソク

要約(日本語): 近年、電力自由化の波を受けて、高精度な予測モデルの作成が市場プレイヤーにもたらす影響は計り知れない。電力価格の時系列予測は非常に複雑であり、価格決定には需給バランスのほか、気象条件などの様々な不確定要素が存在する。よって、これらの要素を含んだ時系列変動は非常に顕著である。また、Volatilityの高さから引き起こすスパイクと称される突発的な価格急上昇の存在も予測を行うにあたり、非常に厄介なデータである。本稿では、これらの非線形時系列に対応するため、前処理付き深層ニューラルネットワーク（DNN）を用いる。

本誌掲載ページ: 181-182 p

原稿種別: 日本語