Quantile Regressionを用いた確率的電力価格予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-093

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Probabilistic Electricity Price Forecasting by Quantile Regression

著者名: 大曽根佑紀（筑波大学）,小平大輔（筑波大学）

著者名(英語): Yuki Osone (Tsukuba University),Daisuke Kodaira (Tsukuba University)

キーワード: 分位数回帰|電力価格予測|quantile regression|electricity price forecasting

要約(日本語): 電力価格は天候条件などの不確実な要因の影響を受けるため，変動性と不確実性が高い。そのため，多くの太陽光発電や風力発電を導入する発電事業者と需要家にとって，電力価格の確率的予測は最適運用とリスクヘッジに有用である。近年，電力価格の確率的予測に関する研究は着実に増加しているが，その中でも Quantile Regression（QR）を用いた電力価格の確率的予測に関する研究は少ない。本稿では，英国の電力市場データから生成した静的データを用いて，QR による翌日の確率的電力価格予測と QR モデルの特徴選択における精度比較を行い，API 経由で取得した動的データを使用して，電力価格のリアルタイム予測を行う。

本誌掲載ページ: 150-152 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 624 Kバイト