本発明は、卸電力市場における約定価格を安定して予測するための電力約定価格予測装置および方法に関するものです。各地域の人口、予測気温、太陽光発電の導入状況、および日射予測量などのデータを用いて、機械学習による高精度な価格予測を実現します。

主な構成要素と機能

1. 電力約定価格予測装置（10）：
   • 対象地域の電力売買約定価格を予測する装置。
2. 演算手段（11）：
   • 各地区の人口や予測気温、太陽光発電導入量、日射予測量などのデータを説明変数とし、機械学習を用いて目的変数である約定価格の予測値を算出。
3. 単位時間ごとのコマ：
   • 一日を所定の単位時間ごとに分け、各コマについて予測を行う。

動作原理

この予測装置は、一日を所定の単位時間ごとに分け、各コマにおける卸電力市場の約定価格を予測します。対象地域の各地区の人口や予測気温を基にした気温依存電力使用予測量、太陽光発電導入量や日射予測量を基にした太陽光発電予測量を説明変数として使用し、機械学習により高精度な価格予測を行います。

利点

• 高精度な予測：複数の変数を用いて、機械学習により高精度な価格予測が可能。
• 安定した予測：人口や気温、太陽光発電のデータを統合することで、安定した予測が可能。
• 広範な応用：エネルギー市場の価格動向を予測し、適切な対策を講じることができる。

つまりは、一日を単位時間に分け、各コマごとの電力市場約定価格を高精度に予測。人口、気温、太陽光発電導入量などのデータを機械学習で解析し、予測精度を大幅に向上させます。