論文の概要: Electricity Price Forecasting Model based on Gated Recurrent Units
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14225v1
- Date: Thu, 28 Jul 2022 16:49:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-29 12:03:02.004748
- Title: Electricity Price Forecasting Model based on Gated Recurrent Units
- Title（参考訳）: ゲーテッド・リカレント・ユニットに基づく電力価格予測モデル
- Authors: Nafise Rezaei, Roozbeh Rajabi, Abouzar Estebsari
- Abstract要約: 本稿では, Gated Recurrent Units に基づく電力価格予測モデルを提案する。
電力価格の騒音は分析の効率と効率を著しく低下させる。
提案手法は電力価格の予測に有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The participation of consumers and producers in demand response programs has
increased in smart grids, which reduces investment and operation costs of power
systems. Also, with the advent of renewable energy sources, the electricity
market is becoming more complex and unpredictable. To effectively implement
demand response programs, forecasting the future price of electricity is very
crucial for producers in the electricity market. Electricity prices are very
volatile and change under the influence of various factors such as temperature,
wind speed, rainfall, intensity of commercial and daily activities, etc.
Therefore, considering the influencing factors as dependent variables can
increase the accuracy of the forecast. In this paper, a model for electricity
price forecasting is presented based on Gated Recurrent Units. The electrical
load consumption is considered as an input variable in this model. Noise in
electricity price seriously reduces the efficiency and effectiveness of
analysis. Therefore, an adaptive noise reducer is integrated into the model for
noise reduction. The SAEs are then used to extract features from the de-noised
electricity price. Finally, the de-noised features are fed into the GRU to
train predictor. Results on real dataset shows that the proposed methodology
can perform effectively in prediction of electricity price.
- Abstract（参考訳）: 需要対応プログラムへの消費者と生産者の参加がスマートグリッドで増加し、電力システムの投資と運用コストが削減された。
また、再生可能エネルギー源の出現に伴い、電力市場はより複雑で予測不能になりつつある。
需要対応プログラムを効果的に実施するには、電力市場の生産者にとって将来の電力価格の予測が極めて重要である。
電力価格は非常に不安定で、気温、風速、降雨量、商業活動の強さ、日々の活動量などの影響を受けている。
したがって、影響要因を依存変数として考慮すれば、予測の正確性を高めることができる。
本稿では, Gated Recurrent Units に基づく電力価格予測モデルを提案する。
このモデルでは、電気的負荷消費量を入力変数とみなす。
電力価格のノイズは分析の効率と有効性を著しく低下させる。
これにより、適応ノイズ低減器をノイズ低減モデルに統合する。
SAEはその後、ノイズのない電気価格から特徴を抽出するために使用される。
最後に、非通知機能は予測器をトレーニングするためにGRUに入力される。
実データを用いた結果から,提案手法は電力価格の予測に有効であることが示された。
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