論文の概要: Probabilistic multivariate electricity price forecasting using implicit generative ensemble post-processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13417v1
• Date: Wed, 27 May 2020 15:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 09:42:49.384827
• Title: Probabilistic multivariate electricity price forecasting using implicit generative ensemble post-processing
• Title（参考訳）: 暗黙的生成アンサンブル後処理による確率的多変量電力価格予測
• Authors: Tim Janke and Florian Steinke
• Abstract要約: 我々は、多変量電力価格シナリオを生成するために、点予測モデルのアンサンブルに基づく、可能性のない暗黙的生成モデルを使用する。 我々のアンサンブル後処理法は、確立されたモデル組合せベンチマークより優れている。 我々の手法はドメイン固有のエキスパートモデルの集合の上で機能するため、他の予測タスクに容易にデプロイできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reliable estimation of forecast uncertainties is crucial for risk-sensitive optimal decision making. In this paper, we propose implicit generative ensemble post-processing, a novel framework for multivariate probabilistic electricity price forecasting. We use a likelihood-free implicit generative model based on an ensemble of point forecasting models to generate multivariate electricity price scenarios with a coherent dependency structure as a representation of the joint predictive distribution. Our ensemble post-processing method outperforms well-established model combination benchmarks. This is demonstrated on a data set from the German day-ahead market. As our method works on top of an ensemble of domain-specific expert models, it can readily be deployed to other forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: 予測の不確実性の信頼性はリスクに敏感な最適意思決定に不可欠である。 本稿では,多変量確率的電力価格予測の新しいフレームワークである暗黙的な生成後処理を提案する。 点予測モデルのアンサンブルに基づく確率自由暗黙的生成モデルを用いて,コヒーレントな依存性構造を持つ多変量電力価格シナリオを合同予測分布の表現として生成する。 提案手法は,確立されたモデル組合せベンチマークを上回っている。 これはドイツのday-ahead marketのデータセットで示されている。 我々の手法はドメイン固有のエキスパートモデルの集合の上で機能するため、他の予測タスクに容易にデプロイできる。

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