論文の概要: Forecasting Electricity Prices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11735v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 15:46:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-26 15:38:23.996256
- Title: Forecasting Electricity Prices
- Title（参考訳）: 電力価格の予測
- Authors: Katarzyna Maciejowska, Bartosz Uniejewski, Rafa{\l} Weron
- Abstract要約: 電力システムの安定性は、生産と消費のバランスを一定に保つことを要求する。
断続的再生可能エネルギー源の急速な拡大は、コストのかかる蓄電容量の増加によって相殺されない。
比較的擬似的な計量(あるいは統計)モデルから、より複雑で理解しにくいものへのシフトがある。
ケーススタディは、異なるモデルから得られた価格予測に基づいて、スケジューリングやトレーディング戦略の利益を比較する。
- 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: Forecasting electricity prices is a challenging task and an active area of
research since the 1990s and the deregulation of the traditionally monopolistic
and government-controlled power sectors. Although it aims at predicting both
spot and forward prices, the vast majority of research is focused on short-term
horizons which exhibit dynamics unlike in any other market. The reason is that
power system stability calls for a constant balance between production and
consumption, while being weather (both demand and supply) and business activity
(demand only) dependent. The recent market innovations do not help in this
respect. The rapid expansion of intermittent renewable energy sources is not
offset by the costly increase of electricity storage capacities and
modernization of the grid infrastructure. On the methodological side, this
leads to three visible trends in electricity price forecasting research as of
2022. Firstly, there is a slow, but more noticeable with every year, tendency
to consider not only point but also probabilistic (interval, density) or even
path (also called ensemble) forecasts. Secondly, there is a clear shift from
the relatively parsimonious econometric (or statistical) models towards more
complex and harder to comprehend, but more versatile and eventually more
accurate statistical/machine learning approaches. Thirdly, statistical error
measures are nowadays regarded as only the first evaluation step. Since they
may not necessarily reflect the economic value of reducing prediction errors,
more and more often, they are complemented by case studies comparing profits
from scheduling or trading strategies based on price forecasts obtained from
different models.
- Abstract（参考訳）: 電力価格の予測は、1990年代以降の課題であり、伝統的に独占的かつ政府主導の電力セクターの規制緩和の活発な研究領域である。
スポット価格とフォワード価格の両方を予測することを目的としているが、ほとんどの研究は短期的な地平線に焦点を当てている。
その理由は、電力系統の安定性が生産と消費のバランスを一定に保ちながら、天候(需要と供給の両方)とビジネス活動(需要のみ)に依存する必要があるからである。
最近の市場革新はこの点では役に立たない。
断続的な再生可能エネルギー源の急速な拡大は、電力貯蔵容量の増大とグリッドインフラの近代化によって相殺されない。
方法論面では、2022年現在、電力価格予測研究の3つの目に見えるトレンドに繋がる。
第一に、毎年遅く、しかしより顕著な傾向があり、点だけでなく、確率的(内部、密度)や経路(アンサンブルとも呼ばれる)の予測も考慮する傾向がある。
第二に、比較的擬似的(あるいは統計的)モデルから、より複雑で理解しにくく、より汎用的で、最終的にはより正確な統計的・機械的な学習アプローチへの移行がある。
第3に,今日では統計誤差尺度が第1評価段階に過ぎないと考えられている。
予測誤差を減少させる経済価値を反映しているとは限らないため、異なるモデルから得られる価格予測に基づいてスケジューリングや取引戦略の利益を比較するケーススタディによって補完される。
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