Abstract
電力市場の解放に伴い、正確な電力価格の予測は電力市場の需給バランスを取るのに役立ちます。この研究はガス火力発電所の電力現物市場における取引価格の予測問題を探求し、発電所の生産スケジュールの合理性と経済効益を向上させることを目的としています。まず、ピアソン相関係数を用いて多くの要因が電価に与える影響を分析し、そして時間領域分析と組み合わせて18のコア変数を選択しました。次に、ランダムフォレスト、アダブーストリグレッサーなどの異なる機械学習アルゴリズムの5つのモデルを適用して、年次、季節、平日の3つのトレーニング戦略において、日単位および時間単位での価格予測を行い、予測結果に基づいて最適なモデルを選択しました。最後に、モデルを広東省の3つのガス火力発電所に適用し、異なるトレーニング戦略の予測誤差には大きな違いがあることが分かりました。一年中のデータを一緒にトレーニングした場合、最も優れた効果を発揮します。機械学習モデリングは価格予測に有効であり、特に変数削減モデリングは予測結果をさらに最適化できます。
Keywords
ガス火力発電所; 価格予測; 影響要因; 機械学習; トレーニング戦略