改良型デノイジング・オートエンコーダを用いた深層ニューラルネットによる電力価格予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-130

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): A DNN-based Method for Electricity Price Forecasting Using Improved Denoising Autoencoder

著者名: 山田航大（明治大学）,森啓之（明治大学）

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

キーワード: 電力市場|深層ニューラルネットワーク|デノイジング・オートエンコーダ|電力価格予測|Power market|Deep neural network|Denoising autoencoder|Electricity price forecasting

要約(日本語): 本稿では、事前学習法として改良型デノイジング・オートエンコーダを用いた深層ニューラルネットによる電力価格予測法を提案する。複雑な電力市場では高精度な予測モデルの開発は、市場プレイヤーにとって利益の最大化とリスクの最小化をもたらし、その要求は高まっている。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 358 Kバイト