論文の概要: Multivariate Scenario Generation of Day-Ahead Electricity Prices using
Normalizing Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14033v1
- Date: Thu, 23 Nov 2023 14:38:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-27 23:31:31.479505
- Title: Multivariate Scenario Generation of Day-Ahead Electricity Prices using
Normalizing Flows
- Title(参考訳): 正規化フローを用いた日頭電力価格の多変量シナリオ生成
- Authors: Hannes Hilger, Dirk Witthaut, Manuel Dahmen, Leonardo Rydin Gorjao,
Julius Trebbien, Eike Cramer
- Abstract要約: 本稿では,正規化フローと呼ばれる完全データ駆動型深部発電モデルを用いて,日頭電力価格の確率的予測手法を提案する。
本手法は,残負荷予測などの条件付き特徴に基づいて,日頭電力価格のフルデイシナリオを生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Trading on electricity markets requires accurate information about the
realization of electricity prices and the uncertainty attached to the
predictions. We present a probabilistic forecasting approach for day-ahead
electricity prices using the fully data-driven deep generative model called
normalizing flows. Our modeling approach generates full-day scenarios of
day-ahead electricity prices based on conditional features such as residual
load forecasts. Furthermore, we propose extended feature sets of prior
realizations and a periodic retraining scheme that allows the normalizing flow
to adapt to the changing conditions of modern electricity markets. In
particular, we investigate the impact of the energy crisis ensuing from the
Russian invasion of Ukraine. Our results highlight that the normalizing flow
generates high-quality scenarios that reproduce the true price distribution and
yield highly accurate forecasts. Additionally, our analysis highlights how our
improvements towards adaptations in changing regimes allow the normalizing flow
to adapt to changing market conditions and enables continued sampling of
high-quality day-ahead price scenarios.
- Abstract(参考訳): 電気市場の取引には、電気価格の実現と予測に付随する不確実性に関する正確な情報が必要である。
本稿では,完全データ駆動型深層生成モデルである正規化フローを用いた日頭電力価格の確率的予測手法を提案する。
モデル手法は,残負荷予測などの条件的特徴に基づく日頭電力価格の1日当たりのシナリオを生成する。
さらに, 先行実現のための拡張的特徴セットと, 正規化フローを現代電力市場の変動条件に適応させる定期的再訓練方式を提案する。
特に、ロシアによるウクライナ侵攻に伴うエネルギー危機の影響について調査する。
その結果,正規化フローは真の価格分布を再現し,高精度な予測を行う高品質なシナリオを生成することがわかった。
さらに,環境変化における適応性の改善は,市場状況の変化に正規化フローを適応させ,高品質な日頭価格シナリオを継続的にサンプリングすることを可能にしている。
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