(57)【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電力価格の範囲を予測する電力価格ゾーン予測方法であって、
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するとともに、当該複数のゾーンの境界を閾値とすることに決定するステップと、
所定の入力変数を含む学習データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力データを得ることで、前記記憶装置上に構築されたニューラルネットワークが学習するステップと、
前記学習したニューラルネットワークを用いて、前記所定の入力変数を含む入力データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力値を得るステップと、
このステップにより得た出力値を用いて、２進木により前記分類した複数のゾーンの価格帯であるかを予測して、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ゾーン予測方法。
【請求項２】
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に電力価格の範囲を予測させるための電力価格ゾーン予測プログラムであって、
前記コンピュータに、
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するとともに、当該複数のゾーンの境界を閾値とすることに決定するステップと、
所定の入力変数を含む学習データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力データを得ることで、前記記憶装置上に構築されたニューラルネットワークが学習するステップと、
前記学習したニューラルネットワークを用いて、前記所定の入力変数を含む入力データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力値を得るステップと、
このステップにより得た出力値を用いて、２進木により前記分類した複数のゾーンの価格帯であるかを予測して、前記出力装置を介して出力するステップと
を実行させるための電力価格ゾーン予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クリッピング手法を適用したニューラルネットワークによる電力価格ゾーン予測方法、及び電力価格ゾーン予測プログラムに関する。
【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）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２５３７７号公報（図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
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１６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、数１０％から２００％程度の大きな価格誤差が生じるおそれがあり、非常に精度の悪い予測しかすることができなかった。
【０００５】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、高精度な電力価格の予測が可能な電力価格ゾーン予測方法及び電力価格ゾーン予測プログラム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】
【０００６】
本発明に係る電力価格ゾーン予測方法は、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電力価格の範囲を予測する電力価格ゾーン予測方法であって、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するとともに、当該複数のゾーンの境界を閾値とすることに決定するステップと、所定の入力変数を含む学習データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力データを得ることで、前記記憶装置上に構築されたニューラルネットワークが学習するステップと、前記学習したニューラルネットワークを用いて、前記所定の入力変数を含む入力データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力値を得るステップと、このステップにより得た出力値を用いて、２進木により前記分類した複数のゾーンの価格帯であるかを予測して、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。
【０００７】
また、本発明に係る電力価格ゾーン予測プログラムは、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に電力価格の範囲を予測させるための電力価格ゾーン予測プログラムであって、前記コンピュータに、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するとともに、当該複数のゾーンの境界を閾値とすることに決定するステップと、所定の入力変数を含む学習データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力データを得ることで、前記記憶装置上に構築されたニューラルネットワークが学習するステップと、前記学習したニューラルネットワークを用いて、前記所定の入力変数を含む入力データに対する出力値を前記決定した閾値に基づきクリッピングした出力値を得るステップと、このステップにより得た出力値を用いて、２進木により前記分類した複数のゾーンの価格帯であるかを予測して、前記出力装置を介して出力するステップとを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、クリッピング手法を適用したニューラルネットワークにより、電力価格範囲を予測し、電力価格の取り得る範囲を高精度で予測することができる電力価格ゾーン予測方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
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。
【００１０】
図１は、本実施形態に係る電力価格ゾーン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。このシステムは、入力装置１、演算装置２、記憶装置３及び出力装置４に各種の処理を実行させるための制御プログラムを備えており、この制御プログラムに従って後述する各種の処理を実行する。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するとともに、複数のゾーンの境界を閾値とすることに決定する。また、演算装置２は、所定の入力変数を含む学習データに対する出力値を、決定した閾値に基づきクリッピングした出力データを得ることで、記憶装置３上に構築されたニューラルネットワークが学習するように制御する。さらに、演算装置２は、学習したニューラルネットワークを用いて、所定の入力変数を含む入力データに対する出力値を決定した閾値に基づきクリッピングした出力値を用いて、分類した複数のゾーンのうちいずれかを２進木により決定し、価格範囲の予測結果を決定する。出力装置４は、価格範囲の予測結果を表示あるいは送信する際に用いられる。
【００１１】
本実施形態では、クリッピング手法を適用したニューラルネットワークによって電力価格の価格範囲を予測する。そして、ＭＬＰ（多層パーセプロトン）、ＲＢＦＮ（ラジアル基底関数ネットワーク）、ＮＲＢＦＮ（正規化ラジアル基底関数ネットワーク）の各ニューラルネットワークを用いてシミュレーションを行い、認識率の比較検証を行う。
【００１２】
ここで、ＭＬＰ、ＲＢＦＮ、ＮＲＢＦＮの各ニューラルネットワークについて簡単に説明する。
【００１３】
図２は、ＭＬＰの一般的構成を示す説明図である。図２に示すように、ＭＬＰは、一般に、入力層、中間層、出力層の３層で構成される。中間層と出力層の出力は、一般的にシグモイド関数で表現される。ＭＬＰは、各層間の結合の重みを反復学習することにより更新していき、最適なネットワークを構築する。
【００１４】
図３は、ＲＢＦＮの一般的構成を示す説明図である。ＲＢＦＮは、図３に示すように、ラジアル基底関数を中間層とした３層のネットワークで構成される。ラジアル基底関数は、中心に近いほど強い出力が得られ、一般的にガウシアンにより表現される。入力層と中間層の結合は、単に入力を伝えるのみの機能を持ち、重みは中間層と出力層の結合にのみ配置される。このように重みは中間層と出力層の結合のみのため、ＭＬＰより高速な学習が可能で、基底関数が十分に与えられれば、任意の非線形関数を高精度に近似することが可能となる。
【００１５】
図４は、ＮＲＢＦＮの一般的構成を示す説明図である。ＮＲＢＦＮは、ラジアル基底関数ネットワークの発展形である。ＮＲＢＦＮの基本的な構造はＲＢＦＮと同じであるが、ＮＲＢＦＮでは、ＲＢＦＮの出力を各基底関数の出力の和で正規化する。このように出力の正規化を行うことにより、汎化能力を向上させることができる。
【００１６】
ＲＢＦＮの出力は図５の点線で示されるように局所的であるのに対し、ＮＲＢＦＮの出力は図５の実線で示されるように基底関数の中心間をシグモイド状に補完した出力が得られる。このように、大域的な出力が得られるＮＲＢＦＮは、汎化能力に優れており、ファジィ推論システムに似た振る舞いを示す。
【００１７】
次に、クリッピングについて説明する。クリッピングは、図６に示すように、実数値系列から２値系列への変換を意味する。本実施形態では、クリッピングにより、時刻ｔにおける時系列データの値が、閾値μより大きいときは１で表現され、閾値μより小さいときは０で表現される。本実施形態では、予測モデルの出力値に対してクリッピングを適用し、閾値より上か下かの予測を行う。設定した各閾値に対し予測を行い、予測結果は次のステップで価格範囲を決定するために使われる。
【００１８】
本実施形態では、図７に示すように、クリッピング手法と２進木を適用した電力価格のゾーン予測を行う。本実施形態では、価格の値そのものを予測するのではなく、価格の取り得る範囲を予測する。本実施形態では、各予測モデルにおいて設定されている閾値を超えるか否かの判定を行い、この判定結果を用いて２進木により価格範囲を決定する。このようにして価格の取り得る範囲を予測することにより、高精度な予測結果を得ることができる。
【００１９】
なお、予測モデルは、人口ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Artificial Neural Network）によって構築される。本実施形態では、予測モデルとして、ＭＬＰ、ＲＢＦＮ、ＮＲＢＦＮの各ニューラルネットワークが用いられる。
【００２０】
クリッピング手法と２進木を電力価格のゾーン予測に適用した場合のフローチャートを図８に示す。まず、各予測モデル１〜ｉの初期設定を行う（ステップＳ１）。具体的には、初期設定として、各変数の初期化を行うとともに、各予測モデル１〜ｉのパラメータを決定して予測モデルに設定する。シグモイド関数やラジアル基底関数の出力は０から１となるため、各予測モデル１〜ｉに入力されるデータは、０から１の間に収まるように正規化しておく。なお、各予測モデル１〜ｉに設定されるパラメータは、例えば、試行錯誤的に決定される。
【００２１】
次に、電力価格帯をｎ個のゾーンに分割するとともに、各ゾーンの境界となるｎ−１個の閾値を決定する（ステップＳ２）。具体的には、例えば図９（Ｂ）に示すように、電力価格帯をゾーンＡ、ゾーンＢ、ゾーンＣ、ゾーンＤの４分類とすることとし、各ゾーンの境界であるμ１、μ２、μ３を閾値とすることに決定する。なお、分類数（ゾーンの数）や分類幅（各ゾーンの範囲）は、例えば、目的に応じて決定するようにすればよい。
【００２２】
次に、本実施形態では、最急降下法（Steepest descent method）を用いて予測モデル１〜ｉの学習を行う（ステップＳ３）。ここでは、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、電力需要、気温、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、平均温度、冷房気温偏差、地域Ｂ，Ｃの最高気温などを学習データとして各予測モデル１〜ｉに与える。そして、学習データの出力値に対して、ステップＳ１にて設定した閾値を基準としてクリッピングを行う。本実施形態では、価格範囲の予測を行うため、与えられた学習データと、その学習データの出力値に対してステップＳ２にて決定したそれぞれの閾値μｉでクリッピングを施した出力データとの関係により、各予測モデル１〜ｉが学習する。
【００２３】
そして、ステップＳ３で学習した各予測モデル１〜ｉに対して、上述した入力変数を今度は入力データとして与え、ステップＳ１にて設定した閾値より上か下かの２値の予測を行う（ステップＳ４）。ここで、各予測モデル１〜ｉによって得られる値は、０から１の実数値に対して、ステップＳ１にて設定した各閾値についてクリッピングを行った結果（０または１の集合）を最終的な予測値とする。すなわち、最終的な予測値は、閾値μ１について１、閾値μ２について１、閾値μ３について０などのようになる。
【００２４】
最後に、ステップＳ４での予測結果を用いて、２進木により価格範囲を決定する（ステップＳ５）。ここで、ステップＳ５での２進木を用いた予想価格範囲の決定方法について説明する。図９（Ａ）は、図９（Ｂ）のように価格範囲を設定したときにおける価格範囲の決定方法を示す説明図である。
【００２５】
図９（Ａ）に示すように、それぞれの分岐において、前のステップで予測された結果を用いて、閾値より上か下かを判断していく。このように各分岐において閾値より上か下かの判断を行い、価格の取り得る範囲を限定していくことにより、価格範囲を決定することができる。例えば、ステップＳ４での最終的な予測値が、閾値μ１について１、閾値μ２について１、閾値μ３について０となった場合には、価格範囲の予測結果は、μ２とμ３の間、すなわちゾーンＣとなる。
【００２６】
以下に、本実施形態によるクリッピング手法と２進木を適用した電力価格のゾーン予測のシミュレーション結果について説明する。
【００２７】
なお、本シミュレーションにおいては、ＩＳＯニューイングランドのウェブ上で公開されているニューイングランドパワープールにおける１時間ごとの価格、需要、気温の各データを使用した。具体的には、２００４年７月１日から同年同月３１日までの７７４個の学習データと、例えば図１０に示すような２００４年８月１日から同年同月７日までの１６８個のテストデータを使用した。ＭＬＰ、ＲＢＦＮ、ＮＲＢＦＮの３つの予測モデルを用いて本シミュレーションを行い、それぞれの予測モデルについての認識率について比較検証することにする。
【００２８】
本シミュレーションでは、各予測モデルのパラメータを試行錯誤的に図１１に示す値とすることに決定し、決定したパラメータを初期設定したものとする。
【００２９】
また、図１２（Ａ）に示すように、本シミュレーションにおいて、入力データは過去２時間分の価格、需要、気温の各データとし、出力はクリッピングされた価格データとした。これらの入力データ数は任意であり、例えば３時間分のデータなどの他の数であってもよい。また、図１２（Ｂ）に示すように、ケース１では５０ドルを境に、ケース２では１０ドル置きに、ケース３では５ドル置きに価格範囲を設定し、それぞれのケースにおいてシミュレーションを行った。
【００３０】
認識率の計算には、図１３に示す２つの式を用いた。式１は、実際の価格と予測された価格範囲が完全に一致したときを認識成功とするときの認識率（ｒ１）の算出式である。式２は、実際の価格と予測された価格範囲の許容誤差を１としたときの認識率（ｒ２）の算出式である。
【００３１】
上記のシミュレーション条件によるシミュレーション結果を図１４及び図１５に示す。図１４は、式１を用いたときの認識率を示す説明図である。ケース１では各モデル間において認識率にそれほど差は見られないが、ケース２ではＭＬＰと比較して、ＲＢＦＮは２．９８％、ＮＲＢＦＮは４．１７％高い認識率を示した。ケース３では、ＭＬＰと比較して、ＲＢＦＮは３．５７％、ＮＲＢＦＮは８．９３％高い認識率を示した。このような結果から、ＮＲＢＦＮが最も有効なモデルであることが分かる。
【００３２】
図１５は、式２を用いたときの認識率を示す説明図である。ケース２では、ＭＬＰは９９．４０％、ＲＢＦＮとＮＲＢＦＮは１００％と完全に一致し、極めて高い認識率を示した。ケース３における認識率も、それぞれ９０％以上と高い認識率を示した。このような結果から、予測された価格範囲が実際の価格範囲より２つ以上ずれることは少ないことが分かった。
【００３３】
上述したように、本実施形態では、クリッピング手法を適用したニューラルネットワークにより、電力価格範囲を予測するようにしたので、高い非線形近似能力を持つニューラルネットワークを用いて電力価格の取り得る範囲の予測を行うことができ、高精度で電力価格を予測することができるようになる。特に、上述したシミュレーション結果に表れているように、ニューラルネットワークの中でもＮＲＢＦＮを用いて電力価格の取り得る範囲の予測を行うことが、最も高精度に電力価格の範囲を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の一実施形態に係る電力価格ゾーン予測システムのブロック図である。
【図２】多層パーセプロトン（ＭＬＰ）の構造例を示す説明図である。
【図３】ラジアル基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）の構造例を示す説明図である。
【図４】正規化ラジアル基底関数ネットワーク（ＮＲＢＦＮ）の構造例を示す説明図である。
【図５】正規化ラジアル基底関数ネットワークの出力例を示す説明図である。
【図６】クリッピング前後のデータの例を示す説明図である。
【図７】本実施形態における電力価格のゾーンの予測処理の概念図である。
【図８】クリッピング手法と２進木を電力価格のゾーン予測に適用した場合のフローチャートである。
【図９】図９（Ａ）は価格範囲の決定方法を示す説明図である。図９（Ｂ）は価格範囲の設定の例を示す説明図である。
【図１０】テストデータを示す説明図である。
【図１１】各予測モデルに初期設定したパラメータを示す説明図である。
【図１２】図１２（Ａ）は予測モデルのシミュレーション条件を示す説明図である。図１２（Ｂ）はシミュレーションの際の価格範囲の設定内容を示す説明図である。
【図１３】認識率の計算式の例を示す説明図である。
【図１４】シミュレーション結果の例を示す説明図である。
【図１５】シミュレーション結果の他の例を示す説明図である。
【図１６】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】
【００３５】
１…入力装置
２…演算装置
３…記憶装置
４…出力装置
【図１】
0004735973.tif 000002
【図２】
0004735973.tif 000003
【図３】
0004735973.tif 000004
【図４】
0004735973.tif 000005
【図５】
0004735973.tif 000006
【図６】
0004735973.tif 000007
【図７】
0004735973.tif 000008
【図８】
0004735973.tif 000009
【図９】
0004735973.tif 000010
【図１１】
0004735973.tif 000011
【図１２】
0004735973.tif 000012
【図１３】
0004735973.tif 000013
【図１６】
0004735973.tif 000014
【図１０】
0004735973.tif 000015
【図１４】
0004735973.tif 000016
【図１５】
0004735973.tif 000017