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J-GLOBAL ID：202202270276127776   整理番号：22A1092455

多変量ロジスティック回帰モデルを用いた極端な電力価格発生の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the occurrence of extreme electricity prices using a multivariate logistic regression model

著者 (11件)： Liu Luyao (Institute of Thermal Science and Technology, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Liu Luyao (School of Information Technology and Electrical Engineering, University of Queensland, Brisbane, QLD, 4072, Australia) ,  Bai Feifei (School of Information Technology and Electrical Engineering, University of Queensland, Brisbane, QLD, 4072, Australia) ,  Su Chenyu (Institute of Thermal Science and Technology, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Ma Cuiping (Institute of Thermal Science and Technology, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Yan Ruifeng (School of Information Technology and Electrical Engineering, University of Queensland, Brisbane, QLD, 4072, Australia) ,  Li Hailong (Institute for Advanced Science and Technology, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Li Hailong (School of Business, Society and Engineering, Maelardalen University, Vaesteras, 72123, Sweden) ,  Sun Qie (Institute of Thermal Science and Technology, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Sun Qie (Institute for Advanced Science and Technology, Shandong University, Jinan, 250061, China) ,  Wennersten Ronald (Institute for Advanced Science and Technology, Shandong University, Jinan, 250061, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 247  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 極端な電力価格は,近年,より高い周波数と大きな大きさで発生している。極端な価格の発生の正確な予測は,市場オペレータと参加者にとって大きな関心事である。本論文は,日先の極端に低い高電力価格の発生確率を予測し,異なる影響変数の相対的重要性を調査することを目的とする。オーストラリア国立電力市場(NEM)から得たデータを,歴史的価格(1日前と1週間前),予備容量,負荷需要,可変再生エネルギー(VRE)比率,および相互接続器フローを含めて採用した。多変量ロジスティック回帰(MLgR)モデルを提案して,それは極端な価格の種々の閾値によってモデル適応性と分類精度に関して良い予測能力を示した。さらに,MLgRモデルの性能を,2つの他のモデル,すなわち,マルチライヤーパーセプトロン(MLP)およびラジカル基底関数(RBF)ニューラルネットワークと比較して検証した。相対的重要度分析を行い,変数の寄与を定量化した。提案方法は,電力価格予測の理論を豊かにし,極端な価格の動力学の理解を進める。実際にモデルを適用することにより,それは,ロバストエネルギー市場の運用と設立の管理の促進に寄与するであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *価格 ,  市場 ,  オペレータ ,  ニューラルネットワーク ,  相互接続 ,  *モデル ,  ロバスト性 ,  基底関数 ,  電力市場
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 ,  発生確率 ,  予備容量 ,  *電力価格 ,  *ロジスティック回帰モデル ,  エネルギー市場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電力価格予測 ,  極端な価格 ,  多変量ロジスティック回帰 ,  相対的重要性 ,  再生可能エネルギー

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多変量 ,  ロジスティック回帰モデル ,  電力価格 ,  予測