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J-GLOBAL ID：201802266068018596   整理番号：18A0516609

電力スポット価格予測のための分散安定化変換【Powered by NICT】

Variance Stabilizing Transformations for Electricity Spot Price Forecasting

著者 (3件)： Uniejewski Bartosz (Faculty of Pure and Applied Mathematics, Wrocl/aw University of Science and Technology, Wrocl/aw, Poland) ,  Weron Rafal (Department of Operations Research, Wrocl/aw University of Science and Technology, Wrocl/aw, Poland) ,  Ziel Florian (Faculty of Business Administration and Economics, Universitaet Duisburg-Essen, Essen, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 33  号： 2  ページ： 2219-2229  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  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)

抄録/ポイント： 大部分の電力スポット価格は価格スパイクを示した。これらの極端な観測は有意に得られたモデル推定に影響を与え,従って採用予測アルゴリズムの効率を低下させる可能性がある。のみ陽性価格市場では,対数変換はスパイク重症度を減少させ,これによって分散を安定化するために最も一般的に使用される技術である。しかし,零に非常に近い(スペインのような)または陰性(ドイツのような)価格を持つデータセットのlog変換は容易ではない。は,この問題に対処するために,著者らは二--模型クラス(回帰モデル,ニューラルネットワーク)と多様な電力市場からの12データセットを含む包括的な予測研究で16分散安定化変換を評価と合理的な選択。標準Gauss分布と組み合わせた確率積分変換は最良の方法を与え,考えられる選択肢の多くよりも有意に優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 前向きコホート研究 ,  モデル ,  ドイツ連邦共和国 ,  正規分布 ,  回帰モデル ,  電力市場 ,  ニューラルネットワーク ,  スペイン ,  *電力
準シソーラス用語： 重症度 ,  予測アルゴリズム ,  モデル推定 ,  *スポット価格 ,  *価格予測 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： スポット ,  価格予測 ,  安定化