電力取引市場の価格予測に関する研究

研究目的・概要

本研究は自由化環境下の電力取引市場において,前日スポット取引の市場価格24時間分を1時間単位で予するシステムを開発している。予測は3層ニューラルネットワークによる非線形モデルの当てはめと最適ヒによるが,過学習を避け,処理効率を向上させるため,入力データの点数を絞り込んでいる。テストケースは日本および米国の実際の市場データを用いている。また,広範な応用が可能なシステムなので,市場価格測以外の適用も検討している。

研究開発項目及び研究成果

予測精度の向上および計算の効率化を主に,最適モデルの開発をおこなっている。研究中の項目として精度向上に貢献するデータのフィルタ技術,モデル学習の方法などがある。同様の方式に基づく単体の予測システムはカナダTNC Systems社により商品化済[米国特許請中)。また,現在,法攻大学経済学部のGrid Computing環境（最大20台並列）を使って,モデル最化の並列処理による高速化を実験している。