階層的ベイズ推定に基づくGaussian Process を用いた地点別限界価格予測法

摘要

本論文では,階層的ベイズ推論に基づくGP を用いたLMP価格予測手法を提案した。従来のGP と異なり,マハラノビスカーネルを用いたGP に進化計算法のEPSO とクラスタリング手法のDA を用いたデータ前処理適用した手法により電力価格の予測を行った。提案したGP による予測は,従来のANN やGP よりも良い結果を示した。また不確定性を表すエラーバーを用いることで,誤差の幅の情報を得ることができ,GP による予測は電力市場のプレイヤーにとって有用である。また,カーネル関数の選択はGP の予測能力に寄与するため,汎化能力に優れるカーネルであるマハラノビスカーネルの使用でより良い結果を得た。さらに。クラスタリング手法としてDA を用いることでデータの前処理を行い,データの類似性によりデータを分類し予測を行うことで,エラーを減少させることに成功した,適切なクラスタを評価することができた。進化的計算のEPSO を用いてGP のパラメータを決定することで,さらなる予測能力の改善に成功した。以上のことから,提案する手法は電力価格予測において有効な手法であることを示唆した。