論文の概要: Multivariate Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices using Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13826v1
• Date: Fri, 27 May 2022 08:38:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 03:05:38.006899
• Title: Multivariate Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices using Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化フローを用いた日内電力価格の多変量確率予測
• Authors: Eike Cramer, Dirk Witthaut, Alexander Mitsos, Manuel Dahmen
• Abstract要約: ドイツでは、日内電気価格は通常、EPEXスポット市場の1日当たりの価格に異なる時間帯で変動する。 本研究は,日頭契約の日内価格差をモデル化する確率論的モデリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electricity is traded on various markets with different time horizons and regulations. Short-term trading becomes increasingly important due to higher penetration of renewables. In Germany, the intraday electricity price typically fluctuates around the day-ahead price of the EPEX spot markets in a distinct hourly pattern. This work proposes a probabilistic modeling approach that models the intraday price difference to the day-ahead contracts. The model captures the emerging hourly pattern by considering the four 15 min intervals in each day-ahead price interval as a four-dimensional joint distribution. The resulting nontrivial, multivariate price difference distribution is learned using a normalizing flow, i.e., a deep generative model that combines conditional multivariate density estimation and probabilistic regression. The normalizing flow is compared to a selection of historical data, a Gaussian copula, and a Gaussian regression model. Among the different models, the normalizing flow identifies the trends most accurately and has the narrowest prediction intervals. Notably, the normalizing flow is the only approach that identifies rare price peaks. Finally, this work discusses the influence of different external impact factors and finds that, individually, most of these factors have negligible impact. Only the immediate history of the price difference realization and the combination of all input factors lead to notable improvements in the forecasts.
• Abstract（参考訳）: 電気は時間軸や規制の異なる様々な市場で取引されている。 再生可能エネルギーの普及により、短期貿易がますます重要になる。 ドイツでは、日内電力価格は通常、エペックススポット市場の日内価格の前後で異なる時間ごとのパターンで変動する。 本研究は,日頭契約の日内価格差をモデル化する確率論的モデリング手法を提案する。 各日頭価格間隔の4つの15分間隔を4次元のジョイント分布として考慮し、出現する時間パターンをキャプチャする。 その結果得られる非自明で多変量価格差分布は正規化フロー、すなわち条件付き多変量密度推定と確率的回帰を組み合わせた深い生成モデルを用いて学習される。 正規化フローは、歴史的データの選択、ガウスコプラ、ガウス回帰モデルと比較される。 異なるモデルのうち、正規化フローは傾向を最も正確に識別し、最も狭い予測間隔を持つ。 特に、正規化フローは稀な価格ピークを特定する唯一のアプローチである。 最後に, 外部の影響要因の影響を考察し, これらの要因のほとんどが, 個々に無視できる影響を見出した。 価格差の実現の直接的な歴史とすべての入力要因の組み合わせだけが、予測の顕著な改善につながる。

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