論文の概要: An adaptive standardisation methodology for Day-Ahead electricity price forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02610v3
• Date: Fri, 26 Apr 2024 06:36:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 17:58:08.535220
• Title: An adaptive standardisation methodology for Day-Ahead electricity price forecasting
• Title（参考訳）: 日頭電力価格予測のための適応的標準化手法
• Authors: Carlos Sebastián, Carlos E. González-Guillén, Jesús Juan,
• Abstract要約: 電力市場における日頭価格は、時系列予測において最も一般的な問題の一つである。 これまでの研究は、市場の洗練されたダイナミクスを捉えるために、ますます複雑な学習アルゴリズムを使うことに重点を置いてきた。 本稿では,データセットシフトの効果を緩和する適応標準化を導入することで,代替手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The study of Day-Ahead prices in the electricity market is one of the most popular problems in time series forecasting. Previous research has focused on employing increasingly complex learning algorithms to capture the sophisticated dynamics of the market. However, there is a threshold where increased complexity fails to yield substantial improvements. In this work, we propose an alternative approach by introducing an adaptive standardisation to mitigate the effects of dataset shifts that commonly occur in the market. By doing so, learning algorithms can prioritize uncovering the true relationship between the target variable and the explanatory variables. We investigate five distinct markets, including two novel datasets, previously unexplored in the literature. These datasets provide a more realistic representation of the current market context, that conventional datasets do not show. The results demonstrate a significant improvement across all five markets using the widely accepted learning algorithms in the literature (LEAR and DNN). In particular, the combination of the proposed methodology with the methodology previously presented in the literature obtains the best results. This significant advancement unveils new lines of research in this field, highlighting the potential of adaptive transformations in enhancing the performance of forecasting models.
• Abstract（参考訳）: 電力市場における日頭価格の研究は、時系列予測において最も一般的な問題の一つである。 これまでの研究は、市場の洗練されたダイナミクスを捉えるために、ますます複雑な学習アルゴリズムを使うことに重点を置いてきた。 しかし、複雑さが増大しても大幅な改善が得られないしきい値が存在する。 本研究では,市場において一般的に発生するデータセットシフトの影響を軽減するために,適応標準化を導入することで,代替手法を提案する。 これにより、学習アルゴリズムは、対象変数と説明変数の真の関係を明らかにすることを優先することができる。 文献に記載されていない2つの新しいデータセットを含む5つの異なる市場を調査した。 これらのデータセットは、従来のデータセットが示さない、現在の市場コンテキストをより現実的な表現を提供する。 その結果、文学(LEAR、DNN)において広く受け入れられている学習アルゴリズムを用いて、5つの市場すべてで大幅な改善が示された。 特に,提案手法と文献に提示された方法論を組み合わせることで,最良の結果が得られる。 この大きな進歩は、この分野での新しい研究ラインを明らかにし、予測モデルの性能を高めるための適応変換の可能性を強調している。

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