複数予測結果の統合による電力スポット市場価格予測-精度向上に向けた状況別統合の検討-

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-119

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): Forecast of Electricity Spot Prices in Japan Based on Integrating Multiple Prediction Results

著者名: 大村愛花（早稲田大学）,藤本悠（早稲田大学）,林泰弘（早稲田大学）,澤敏之（日立製作所）,佐々木浩人（日立製作所）,福山直人（日立製作所）,西野由高（日立製作所）

著者名(英語): Manaka Omura (Waseda University),Yu Fujimoto (Waseda University),Yasuhiro Hayashi (Waseda University),Toshiyuki Sawa (Hitachi, Ltd),Hiroto Sasaki (Hitachi, Ltd),Naoto Fukuyama (Hitachi, Ltd),Yoshitaka Nishino (Hitachi, Ltd)

キーワード: 日本卸電力取引所|スポット市場価格|オープンデータ|電力市場価格予測|統合|状況別統合|二ホンオロシデンリョクトリヒキジョ|スポットシジョウカカク|オープンデータ|デンリョクシジョウカカクヨソク|トウゴウ|ジョウキョウベツトウゴウ

要約(日本語): 近年, 日本卸電力取引所（JEPX）で取引される電力量は増加傾向にあり, 電力事業者にとって電力市場価格の予測の重要性が増している. だが, 時折発生する市場価格が高騰する状況下では予測精度は一般に低い傾向を示す. これまで我々が検討してきた複数種の予測結果の統合に基づくアプローチにおいても, 平常時と比較して, 価格高騰時は統合による予測の改善効果が低くなるという課題があった. 本稿では, 価格高騰時の予測精度の向上とそれに伴う平均的な予測精度の向上を目的として, 価格閾値に応じて状況分けをした統合器の学習スキームを検討する.

本誌掲載ページ: 182-184 p

原稿種別: 日本語