論文の概要: Combining predictive distributions of electricity prices: Does minimizing the CRPS lead to optimal decisions in day-ahead bidding?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15443v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 17:10:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 13:00:25.294024
• Title: Combining predictive distributions of electricity prices: Does minimizing the CRPS lead to optimal decisions in day-ahead bidding?
• Title（参考訳）: 電力価格の予測分布の組み合わせ:CRPSの最小化は日頭入札における最適決定につながるか?
• Authors: Weronika Nitka and Rafa{\l} Weron
• Abstract要約: 本研究では,新しい重み付け手法であるCRPS学習を用いることで,日頭入札における最適決定が導かれるかどうかを検討する。 アンサンブルの多様性の増大は精度に肯定的な影響を与える可能性がある。 分布の等重集約と比較してCRPS学習を使用する場合の計算コストは、高い利益によって相殺されない。
• 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: Probabilistic price forecasting has recently gained attention in power trading because decisions based on such predictions can yield significantly higher profits than those made with point forecasts alone. At the same time, methods are being developed to combine predictive distributions, since no model is perfect and averaging generally improves forecasting performance. In this article we address the question of whether using CRPS learning, a novel weighting technique minimizing the continuous ranked probability score (CRPS), leads to optimal decisions in day-ahead bidding. To this end, we conduct an empirical study using hourly day-ahead electricity prices from the German EPEX market. We find that increasing the diversity of an ensemble can have a positive impact on accuracy. At the same time, the higher computational cost of using CRPS learning compared to an equal-weighted aggregation of distributions is not offset by higher profits, despite significantly more accurate predictions.
• Abstract（参考訳）: このような予測に基づく決定は、ポイント予測だけで行うものよりも著しく高い利益をもたらす可能性があるため、近年、電力取引において確率的価格予測が注目されている。 モデルが完璧ではなく,平均化によって予測性能が向上するため,予測分布を組み合わせる手法が開発されている。 本稿では,CRPS(Continuous Rank probability score, CRPS)を最小化する新しい重み付け手法であるCRPS学習を用いることで,日頭入札における最適決定が導かれるかという課題に対処する。 この目的のために、ドイツepex市場から1時間当たりの電力価格を用いて実証研究を行う。 アンサンブルの多様性の増大は精度に肯定的な影響を与える可能性がある。 同時に、分布の等重集約と比較してCRPS学習を使用する場合の計算コストは、より正確な予測にもかかわらず、より高い利益によって相殺されない。

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