市場価格予測におけるアンサンブル学習に関する一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-098

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): A Study of Ensemble Learning for the Market Price Forecasting

著者名: 石橋直人（富士電機）,増田達也（富士電機）,池川聖悟（富士電機）,飯坂達也（富士電機）

著者名(英語): Naoto Ishibashi (Fuji Electric),Tatsuya Masuda (Fuji Electric),Shogo Ikekawa (Fuji Electric),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric)

キーワード: 市場価格予測|アンサンブル学習|market price forecasting|ensemble learning

要約(日本語): 本稿は，市場価格予測におけるアンサンブル学習のアンサンブル方法を検討したものである。電力市場を活用した系統用蓄電池では，市場価格を予測し最適な取引計画を立案する必要がある。これに対して，著者らは，市場価格予測に関して複数の予測モデルの予測結果を統合するアンサンブル学習の検討を行ってきた。アンサンブル学習のアンサンブル方法は，複数の予測結果の傾向に応じて適切な方式が異なる。そこで，本稿では，アンサンブル学習のアンサンブル方法として，選択方式と集約方式のハイブリット方式である近傍加重平均における検討結果を示す。

本誌掲載ページ: 152-154 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,120 Kバイト