日本卸電力取引所における時間前市場の平均価格予測に関する研究
Research on Average Price Prediction of Intraday Market of JEPX
吉 本 匠

*

Takumi Yoshimoto

・ 蔡 思 楠*・ 前 匡 鴻Sinan Cai

Masahiro Mae*

・ 松 橋 隆 治 *Ryuji Matsuhashi

Abstract
The spread of renewable energy has increased uncertainty in power generation plans, and it has been important to utilize theintraday market of JEPX to deal with the discrepancy between power generation plans and the actual amount of power
generation. The aim of this paper is to predict average price in intraday market to help businesses develop bidding strategies
that generate economic profits. The autocorrelation of intraday market price data is investigated and the ARIMA model, which
is one of the time series models, is applied to predict average price. The result shows that the price in the intraday market has
a strong correlation with the price in the most recent 24 hours, which is different from the correlation characteristic of the dayahead market. The correlation characteristic is used for tuning of the parameters in the ARIMA model.
Key words : JEPX, Intraday market, Price prediction, Time series forecast, ARIMA model

力供給が正常に行われなくなる 4)．時間前市場の役割は，

１．序論

2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災と福島第一原

日前市場の入札締め切りから実需給の 1 時間前までに生じ子力発電所事故を受け，1．広域系統運用の拡大，2．小売

た発電計画の誤差や需要計画の誤差に対応できるようにす

および発電の全面自由化，3．法的分離の方式による送配電ることである．

部門の中立性の一層の確保，を柱とした電力システム改革
1)

近年再生可能エネルギーの普及により発電計画の不確実が行われている ．これに伴い，2016 年 4 月以前から自由性が高まっている．日本は 2050 年までにカーボンニュート化されていた発電部門に加え，2016 年 4 月から小売部門がラルを目指すことを宣言しており，今後も再生可能エネル

完全に自由化され，2020 年 4 月には送配電部門と発電・小ギーの導入が進められていくため 5)，時間前市場の重要性

売部門が法的に分離された．小売部門の自由化に伴って民は増している．そこで本研究では，JEPX における時間前市間からの電力事業への参画が進んでおり，2023 年 11 月 28

場の平均価格に対する予測を行っていく．時間前市場はザ

日時点で登録小売電気事業者数は 731 事業者に達している

ラ場取引であり商品価格が取引時間内で変動するので，買2)．日本卸電力取引所(JEPX)は，これらの小売事業者や発電い入札を出す事業者にとっては平均価格より安く買いたい，事業者に向けて電力を取引する市場を設けており，電力の売り入札を出す事業者にとっては平均価格より高く売りた売買が可能になっている．

いという思惑が存在する．したがって時間前市場におけるJEPX では，1 日は 30 分ごとの 48 時間帯に分割され，それぞれのコマを個々の商品として取引を行う

3)．商品には平均価格の予測値を出すことは，入札戦略を立てる上での基準となり役立つと考えられる．

1 から 48 の時刻コードが割り振られ，これらの商品は主に一日前市場と時間前市場において入札が行われる．一日前

２．手法

市場の役割は，48 コマの商品について実需給前日の 10 時

2.1 時系列データの自己相関性までに発電計画と需要計画を持ち寄り，需給を一致させる

2022 年 9 月 1 日から 2023 年 8 月 31 日までの，一日前市ことである．電力の供給量と需要量が一致しないと一定で場の各時刻コードにおけるシステムプライスデータ，時間あるはずの電圧や周波数が変化し系統が不安定になり，電前市場の各時刻コードにおける平均価格データを集め，これら 2 種類の時系列価格データに対して自己相関関数*

東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
E-mail：yoshimoto@enesys.t.u-tokyo.ac.jp(Autocorrelation Function: ACF) ， 偏 自 己 相 関 関 数(Partial Autocorrelation Function: PACF)をプロットした．

自己相関係数とは，ある時系列データと，その時系列デARIMA モデルを構築していく．

ータにタイムラグを持たせたデータの相関係数であり，あモデルの次数選択をする際は，赤池情報量基準(Akaikeるタイムラグを入力すると自己相関係数を出力する関数をInformation Criterion: AIC)を用いてモデルを評価した．

自己相関関数という．偏自己相関係数は，あるタイムラグ

この指標は，最大尤度推定に基づいてモデルの適合度を表間だけの相関を表し，中間の時点の影響は排除して算出さ現すると同時に，過学習を防ぐためにモデルのパラメータれた相関係数である．タイムラグを入力，偏自己相関係数数をペナルティとして取り入れている． 𝐿 をモデルの最大を出力とする関数を偏自己相関関数という．今回の場合タ尤度，𝑘 をパラメータの数とすると，AIC は次式で表され，イムラグは時刻コード 1 つ分，すなわち 30 分刻みとなる．

値が小さいほど良いモデルであることを示す．
AIC = −2 × log(𝐿) + 2 × 𝑘

プロットされた ACF と PACF より，2 つの市場における価格時系列データの特徴の違いを考察し，さらに後述する時系列解析に用いるパラメータの推定を行っていく．

３．結果
3.1 自己相関関数と偏自己相関関数

一日前市場と時間前市場における ACF と PACF プロット

2.2 時系列解析

時系列解析は，過去のデータが未来の値に影響を与えるは，それぞれ図 1，図 2 のようになった．

自己相関性を考慮し，時間的なパターンを分析する手法である．2022 年 9 月 1 日から 2023 年 8 月 31 日までの 1 年間の時間前市場の平均価格データに対して解析を行った．時系列解析を行う際に用いる伝統的な時系列モデルについて以下に記す．
AR モデル(Auto Regressive model)は自己回帰モデルと呼ばれ，系列の過去の値で回帰を行う． 𝑦! は 𝑡 時点での系列の値， 𝑐 は定数， 𝜙" は回帰係数， 𝜀! は 𝑡 時点でのノイズとすると， 𝑝 時点過去までの値を使う AR(𝑝) モデルの一般形は次式となる．
$𝑦! = 𝑐 + . 𝜙" 𝑦!#" + 𝜀!
"%&MA モデル(Moving Average model)は移動平均モデルと呼ばれ，系列の過去のノイズで回帰を行う． 𝑐 は定数， 𝜃' は

図1

一日前市場の自己相関性

図2

時間前市場の自己相関性

回帰係数， 𝜀! は 𝑡 時点でのノイズとすると， 𝑞 時点過去までのノイズを使う MA(𝑞) モデルの一般形は次式となる．
(𝑦! = 𝑐 + . 𝜃' 𝜀!#' + 𝜀!
'%&

ARMA モデルは AR モデルと MA モデルを統合したモデルである．上述の 2 つのモデルに比べて柔軟性が高まり，定常な時系列に対しては強力な説明力や予測力を持つ． AR(𝑝)モデルと MA(𝑞) モデルを組み合わせた ARMA(𝑝, 𝑞) モデルの一般形は次式で表される．
$(𝑦! = 𝑐 + . 𝜙" 𝑦!#" + . 𝜃' 𝜀!#' + 𝜀!
"%&'%&ARIMA モデル(AR Integrated MA model)は，非定常な時系列データを定常な時系列データに変換した ARMA モデルである．𝑑 階差分をとった系列に対して ARMA(𝑝, 𝑞) を考えるモデルを ARIMA(𝑝, 𝑑, 𝑞) という．Python 3.10.8 において ， statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA 関 数 を 用 い てまず，一日前市場と時間前市場の ACF プロットを比較する．どちらのグラフも，ラグが 48 以下，すなわち 1 日以下

慮した SARIMA モデルを用いた予測にも取り組む価値があると思われる．

における自己相関係数の最小値で水平線を引いてある．そなお，今回使用したモデルは予測精度を最大化すること

れらの絶対値を比較すると時間前市場の方が大きくなってを目指しており，その予測結果を用いた取引可能時間は，いる．また，タイムラグが 1 日経つごとに現れる自己相関取引終了間際の約 15 分しか残されていないことに注意し係数ピークに対して，時間前市場の水平線は一日前市場よたい．時刻コード X が取引終了する 30 分前に，時刻コードりも高水準に位置している．
「時刻コード X の価格予測にX-1 が取引終了するが，時刻コード X-1 の平均価格が発表

は，数日前から前日までの時刻コード X の価格を用いる」

されるのは取引終了の約 15 分後であり，今回はこのデータという手法も考えられるが，時間前市場では相対的に直近を用いて時刻コード X の平均価格予測を行っている．した

24 時間以内の商品価格の相関が大きく，これらのデータをがって，時刻コード X の取引可能時間は何時間も存在する使用した予測手法が適しているとわかる．

が，その予測結果を用いて取引できる時間はわずかとなる．

次に時間前市場の PACF プロットに注目すると，ラグが 1

このように，より直近のデータを用いた予測精度の向上と，のときの偏自己相関係数は限りなく 1 に近いが，ラグが 2予測結果を用いた取引可能時間にはトレードオフの関係がになると偏自己相関係数の絶対値は大きく減少している．

存在する．予測モデルを用いたことによる経済的利益といこのことから，時間前市場の価格予測をするにあたって，う観点から，どこまで直近のデータを使用するかを決めて

AR モデルの次数は 1 が適しているということが読み取れいく必要があると考えられる．

る．
参考文献

1) 電力システム改革について ;3.2 時系列モデル

ARIMA モデルの 3 つの非負整数パラメータ 𝑝，𝑑，𝑞 について，以下の範囲でグリッドサーチを行った．
0 ≤ 𝑝 ≤ 1,

0 ≤ 𝑑 ≤ 1,

0 ≤ 𝑞 ≤ 24

𝑝 が 2 通り， 𝑑 が 2 通り， 𝑞 が 25 通りあり，合計 100 通り

https://www.enecho.meti.go.jp/category/electricity_and_gas/
electric/electricity_liberalization/pdf/system_reform.pdf(アクセス日 2023.11.29)
2) 登録小売電気事業者一覧 ;のモデルに対して AIC の値を比較したことになる．結果とhttps://www.enecho.meti.go.jp/category/electricity_and_gas/しては，(𝑝, 𝑑, 𝑞) = (1, 1, 24) において AIC が最小となった．

electric/summary/retailers_list/

このモデルにおいて，実測値と予測値の二乗誤差平均の平(アクセス日 2023.11.29)

方根である RMSE(Root Mean Squared Error)は 2.234，決定
係数は 0.9487 となった．

3) JEPX 取引概要 ;https://www.jepx.jp/electricpower/outline/(アクセス日 2023.11.29)

４．結論

時間前市場の商品価格は，一日前市場と比べて相対的に

4) 堀内利一；大規模停電の主要因と非常用電源としての太陽光発電システム，摂南大学融合科学研究所論文集，5-

直近 24 時間以内の商品価格との相関性が高く，予測をする

1 (2019), pp.102-116．

にあたって，これらのデータを使用するような時系列モデ

5) エネルギー基本計画 ;ルを作るべきだと考えられる．今回， ARIMA(1, 1, 24) の精

https://www.enecho.meti.go.jp/category/others/basic_plan/p

度が 1 番高くなったが，これは探索範囲の上限であるため，df/20211022_01.pdf

さらに範囲を広げればより精度の高いモデルが現れる可能(アクセス日 2023.11.29)

性が高い．また ARIMA モデルに対して，さらに季節性を考