ラフ集合論を利用したニューラルネットワークを用いた翌日ピーク電力価格予測法

SENJYU Tomonobu; TOYAMA Hirofumi; AREEKUL Phatchakorn; CHAKRABORTY Shantanu; YONA Atsushi; URASAKI Naomitsu; FUNABASHI Toshihisa

文献

J-GLOBAL ID：200902229098865526 整理番号：09A1005699

ラフ集合論を利用したニューラルネットワークを用いた翌日ピーク電力価格予測法

Next-Day Peak Electricity Price Forecasting Using NN Based on Rough Sets Theory

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資料名：
巻： 4 号： 5 ページ： 618-624 発行年： 2009年09月
JST資料番号： W1854A ISSN： 1931-4973 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

規制緩和電力市場への参加者にとってリスクマネジメントおよび入札方針決定のために重要な翌日ピーク電力価格の予測手法について検討した。ラフ集合論を用いて学習データを選択するニューラルネットワーク(NN)手法を提案した。さらに,気温変化に基づいて学習データを生成することにより,学習効率を高める手法についても述べた。PJM(Penmsilvania-New Jersey-Maryland)電力市場における最高気温を含むデータを用いたシミュレーションにより,本手法の有効性を検証した。

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電力工学・電力事業一般

引用文献 (17件)：

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