電力価格の確率的予測のためのハイブリッドアプローチ

電力市場はスマートグリッドの経済的予言を実現する上で重要な役割を果たしております。正確かつ信頼性の高い電力市場価格予測は、将来のスマートグリッド環境における市場参加者のさまざまな意思決定活動を促進するために不可欠です。しかし、市場クリアリング価格（MCP）の非定常性により、MCPを事前に正確に予測することは非常に困難です。この課題は、スマートグリッドにおいて再生可能エネルギーやその他の新技術が次々と登場するにつれて、ますます深刻化しています。そのため、従来の点予測から確率的区間予測への変革は、潜在的な予測の不確実性を定量化するうえで非常に重要であり、したがって不確実性やリスクに対抗する意思決定活動を効果的に支援することができます。本論文では、二段階の定式化を用いてMCPの予測区間を構築するハイブリッドアプローチを提案します。第一段階では、極端学習機械（ELM）を用いてMCPの点予測を推定し、関与するモデル不確実性を評価します。第二段階では、最尤法を使用してノイズの分散を推定します。この論文では、確率的電力価格予測のための一般化された包括的評価フレームワークを提案します。提案されたハイブリッド手法の有効性は、オーストラリア電力市場の実際の価格データを用いた包括的なテストを通じて検証されています。