論文の概要: Multivariate Scenario Generation of Day-Ahead Electricity Prices using Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14033v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 09:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 22:30:18.451659
• 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: 本研究では, 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。 その結果,正規化フローは真の価格分布を再現し,正確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。
• 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 the day-ahead electricity markets requires accurate information about the realization of electricity prices and the uncertainty attached to the predictions. Deriving accurate forecasting models presents a difficult task due to the day-ahead price's non-stationarity resulting from changing market conditions, e.g., due to changes resulting from the energy crisis in 2021. We present a probabilistic forecasting approach for day-ahead electricity prices using the fully data-driven deep generative model called normalizing flow. 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. Our results highlight that the normalizing flow generates high-quality scenarios that reproduce the true price distribution and yield 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 enable continued sampling of high-quality day-ahead price scenarios.
• Abstract（参考訳）: 日頭電気市場の取引には、電力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。 正確な予測モデルの導出は、2021年のエネルギー危機による変化による市場条件の変化など、日頭価格の非定常性による困難な課題である。 本研究では, 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。 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。 その結果,正規化フローは真の価格分布を再現し,正確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、我々の分析は、変革体制の適応に対する我々の改善によって、正常化フローが市場の状況の変化に適応し、高品質な日頭価格シナリオの継続的なサンプリングを可能にする方法を強調している。

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