(57)【要約】【課題】  高精度な予測が可能な電力価格予測方法を提供する。【解決手段】  電力価格の価格帯を複数のゾーンに分類する（Ｓ１）。ゾーン毎に学習データを用いてファジィ自己組織化マップ（ＦＳＯＭ）を用いたファジィ推論ネットワーク（ＦＩＮ）を記憶装置上に構築する（Ｓ２）。構築された各ＦＩＮを用いて複数の入力データをそれぞれ入力して、各ＦＩＮの出力である各ゾーンへの帰属確率を算出する（Ｓ３）。求められた帰属確率から電力価格を予測する（Ｓ４）。【選択図】  図４
2006259876.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力装置、記憶装置、演算装置及び出力装置を備えたコンピュータを用いて電力価格を予測する電力価格予測方法であって、
前記入力装置により入力された電力価格の価格帯を分類するゾーンの情報に基づいて、前記演算装置が前記電力価格の価格帯を複数のゾーンに分類し、ゾーン毎に学習データを用いてファジィ自己組織化マップを用いたファジィ推論ネットワークを前記記憶装置上に構築するステップと、
このステップで前記記憶装置上に構築された各ファジィ推論ネットワークを用いて前記演算装置が複数の入力データをそれぞれ入力して、前記各ファジィ推論ネットワークの出力である各ゾーンへの帰属確率を算出するステップと、
前記求められた帰属確率から前記演算装置が電力価格を予測して前記出力装置を介して出力するステップと
を備えたことを特徴とする電力価格予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ファジィＳＯＭ（Self-Organizing Map）を用いたルール抽出法による電力価格予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の我が国における電力自由化の拡大に伴い、電力事業の競争がより激化してきている。今後の自由化された電力市場において、各企業がより多くの利益を上げるために電力価格予測は非常に重要になってくる。従来、電力取引価格予測システムとしては、電力の供給側と需要側の入札情報と、発電機データ、電力系統データ及び需要データを入力し、これら入力データ一式をシナリオデータとして登録し、このシナリオに基づいてシミュレーションした市場取引結果である電力価格及び電力取引量を算出するようにして、系統制約や入札条件の相違等を加味したシミュレーションを行うようにしたシステムが知られている（特許文献１）。
【特許文献１】特開２００５−２５３７７、図１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、電力市場価格は、天候や燃料費などの様々な要因から決定されるため、非常に非線形性が強く、図６に示すように、需要が突然上昇することがあり、時系列の挙動が株価等とは異なり、大変予測し難い複雑な問題である。上述した従来の電力価格予測システムでは、電力価格と相関のある情報が不足していたため、非常に精度の悪い予測しかすることができなかった。
【０００４】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、高精度な予測が可能な電力価格予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る電力価格予測方法は、入力装置、記憶装置、演算装置及び出力装置を備えたコンピュータを用いて電力価格を予測する電力価格予測方法であって、前記入力装置により入力された電力価格の価格帯を分類するゾーンの情報に基づいて、前記演算装置が前記電力価格の価格帯を複数のゾーンに分類し、ゾーン毎に学習データを用いてファジィ自己組織化マップ（以下、ＦＳＯＭ（Fuzzy Self-Organizing Map）と呼ぶ。）を用いたファジィ推論ネットワーク（以下、ＦＩＮ（Fuzzy Inference Network）と呼ぶ。）を前記記憶装置上に構築するステップと、このステップで前記記憶装置上に構築された各ＦＩＮを用いて前記演算装置が複数の入力データをそれぞれ入力して、前記各ＦＩＮの出力である各ゾーンへの帰属確率を算出するステップと、前記求められた帰属確率から前記演算装置が電力価格を予測して前記出力装置を介して出力するステップとを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、非常に非線形性が強く価格予測が困難な電力価格そのものを予測するのではなく、価格帯を複数のゾーンに分類し、ゾーン毎にＦＩＮを構築し、各ゾーンへの帰属確率を求めるようにしているので、価格の取りうる範囲を確率的に求めることができ、従来のニューラルネットワークよりも高精度な予測が可能になる。また、各ゾーンへの帰属確率により付加的情報も読み取ることができ、より詳細予測が可能であるという利点もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【０００８】
図１は、本実施形態に係る点力価格予測方法を実現するためのコンピュータシステムを示す図である。このシステムは、入力装置（又は受信装置）１、演算装置２、記憶装置３及び出力装置（又は送信装置）４を備えて構成されている。入力装置１は、電力価格の価格帯を分類するゾーンの情報を入力する際に用いられる。演算装置２は、電力価格の価格帯を複数のゾーンに分類し、ゾーン毎にＦＳＯＭを用いたＦＩＮを記憶装置３上に構築する。演算装置２は、複数の入力データを入力装置１からそれぞれ入力し、各ＦＩＮを用いて各ＦＩＮの出力である各ゾーンへの帰属確率を算出し、帰属確率から電力価格を予測して出力装置４を介して出力する。
【０００９】
次に、本実施形態におけるＦＳＯＭを用いたＦＩＮについて説明する。
【００１０】
ＦＳＯＭは、ＳＯＭの重み（結合係数）をファジィ化したファジィクラスタリングの手法として知られている（野村、三好：「Fuzzy Self-Organizing Mapを用いた適応的ルール抽出と他方式との比較」，日本ファジィ学会誌，Vol.8,No.2,pp.347-357(1996-8)）。
【００１１】
図２は、ＦＳＯＭの基本構成を示している。図示のように、ＦＳＯＭは、ｎ個の入力ノードとｍ個の出力ノードとを持つ。ｊ番目の入力ノードＩｊからｉ番目の出力ノードＯｉへは、１次元のガウス型ファジィメンバーシップ関数Ｆｉｊ（ｘ）を結合係数として結合されている。各出力ノードＯ１，Ｏ２，…，Ｏｍの出力は、入力ノードＩ１，Ｉ２，…，Ｉｎに対するファジィメンバーシップ関数Ｆｉｊの積で求められる。ＳＯＭの出力ノードの競合に関しては、入力ベクトルと結合係数ベクトルとの距離の最も近いノードを勝利ノードとしていたが、ＦＳＯＭでは、ノードに対応するファジィ集合への帰属度を用いて勝利ノードを決定する。そして、勝利ノードの２次元平面上の近傍に属するノードに対してのみ所定の評価関数を最小化するようにμｉとσｉとを更新する。即ち、従来のＳＯＭでは、クラスタ中心のみが学習されていたが、ＦＳＯＭでは、クラスタ中心μｉと同時にメンバーシップ関数Ｆｉの幅σｉも学習される。これにより、入力データの分布にマッチした出力マップが形成される。
【００１２】
本手法は、予め設定したグループへの各入力データの帰属度を、確率的に表す手法である。ここで用いられるＦＩＮは、３層構造であり、教師無し学習のみが行われる。図２に示すように、入力層と中間層の間は、ファジィif-thenルールにおけるif-partであり、ＦＳＯＭにより、ガウス型メンバーシップ関数が形成される。また、中間層と出力層の間は、then-partであり、重みが配置される。
【００１３】
図３は、ＦＩＮを用いたルール抽出法の概念図を示す。
【００１４】
まず、予め出力グループを設定し、各クラスタＣｋに分割する。その後、クラスタ毎に学習データをＦＩＮに入力し、メンバーシップ関数を構築する。なお、中間層と出力層の間の重みはＦＳＯＭにおける各出力ノードの発火頻度で表される。これにより、各グループへの帰属確率を求めることができる。
【００１５】
図３のＦＩＮを電力価格予測に適用した場合のフローチャートを図４に示す。まず、電力価格帯を複数のゾーンに分割する（Ｓ１）。図３の各クラスタＣｋは、各ゾーンｋに対応する。ゾーンの分類に際しては、例えば、図５に示すように、２分類（ケース１）、４分類（ケース２）、８分類（ケース３）のように、目的に応じて分類数、分類幅などを設定すれば良い。次に、各ゾーンに含まれる実際の電力価格となったときの入力変数、例えば１日の最大負荷、ピーク負荷時の乾湿温度、地域Ａの最高気温、平均気温、冷房気温偏差、地域Ｂ，Ｃの最高気温等の入力変数を学習データとしてＦＩＮに与え、メンバーシップ関数を構築する（Ｓ２）。これによりＦＩＮが形成されたら、上述した入力変数を、今度は入力データして入力し、各ゾーンへの帰属確率を算出する（Ｓ３）。得られた帰属確率から電力価格を予測する（Ｓ４）。
【００１６】
このように、電力価格のゾーン毎にＦＩＮを構築し、各ゾーンへの帰属確率を求めることにより、価格の取りうる範囲を確率的に求めることができ、従来のニューラルネットワークよりも高精度な予測が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る電力予測システムのブロック図である。
【図２】同システムにおけるＦＩＮの構造を模式的に示す図である。
【図３】同システムにおけるＦＩＮを示すブロック図である。
【図４】同システムにおける電力価格予測手順を示すフローチャートである。
【図５】同システムにおけるゾーン分割の例を示す図である。
【図６】電力価格の時系列的な変動を示すグラフである。
【符号の説明】
【００１８】
１…入力装置
２…演算装置
３…記憶装置
４…出力装置
【図１】
2006259876.tif 000003
【図２】
2006259876.tif 000004
【図３】
2006259876.tif 000005
【図４】
2006259876.tif 000006
【図５】
2006259876.tif 000007
【図６】
2006259876.tif 000008