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J-GLOBAL ID：201002238514666210   整理番号：10A0165921

ハイブリッドデータモデルと特徴選択技術による電力市場価格スパイク解析

Electricity market price spike analysis by a hybrid data model and feature selection technique

著者 (2件)： AMJADY Nima (Dep. of Electrical Engineering, Semnan Univ., Semnan, IRN) ,  KEYNIA Farshid (Dep. of Electrical Engineering, Semnan Univ., Semnan, IRN)
資料名： Electric Power Systems Research  (Electric Power Systems Research)
巻： 80  号： 3  ページ： 318-327  発行年： 2010年03月 
JST資料番号： C0994A  ISSN： 0378-7796  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 競争的な電気市場では,エネルギー価格予測が供給者と消費者の両方にとって重要な行動である。この理由から,近年では電子市場価格を予測する多くの技術の提案がある。しかし,電気価格は多くのスパイクを持つ複雑な揮発性信号である。大部分の電気価格予測技術は,通常の価格予測を対象としているが,その一方で価格スパイク予測は別物で,より複雑な予測プロセスである。価格スパイク予測には二つの主要な側面があり,それは価格スパイクの発生と値の予測である。本論文では,新しいハイブリッドデータモデル,新規の特徴選択技術と効率的な予測エンジンで構成した価格スパイク発生予測についての新規技術を提示した。ハイブリッドデータモデルは,大きな候補入力集合を構成するカレンダー指標と共にウェーブレットと時間領域の変数を含む。候補入力集合の相対性と冗長性を評価し集合を詳細化するのに,本提案の特徴選択技術を用いる。予測エンジンは,確率的ニューラルネットワークであり,特徴選択技術で選択した候補入力を入力することにより価格スパイクの発生を予測する。価格スパイク発生予測の提案手法全体の効果については,QueenslandとPJM電気市場の実際データにより評価した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *特徴選択 ,  *電力市場 ,  データモデル ,  ニューラルネットワーク ,  *予測 ,  波束 ,  数値解法 ,  分析
準シソーラス用語： ウェーブレット ,  ハイブリッドモデル ,  *価格予測 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  時間領域 ,  相関解析

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： データモデル ,  特徴選択 ,  電力市場 ,  価格 ,  スパイク ,  解析