論文の概要: Electricity Price Forecasting in the Irish Balancing Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06714v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 15:18:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 19:45:37.369984
• Title: Electricity Price Forecasting in the Irish Balancing Market
• Title（参考訳）: アイルランドのバランシング市場における電力価格予測
• Authors: Ciaran O'Connor and Joseph Collins and Steven Prestwich and Andrea Visentin
• Abstract要約: この研究は、広く研究されている日頭市場で成功した様々な価格予測手法をアイルランドのバランス市場に適用する。 異なるトレーニングサイズの影響を調査するフレームワークを用いて,統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルを比較した。 大規模な数値的な研究により、日頭市場における良いパフォーマンスのモデルはバランスの取れないモデルではうまく機能しないことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Short-term electricity markets are becoming more relevant due to less-predictable renewable energy sources, attracting considerable attention from the industry. The balancing market is the closest to real-time and the most volatile among them. Its price forecasting literature is limited, inconsistent and outdated, with few deep learning attempts and no public dataset. This work applies to the Irish balancing market a variety of price prediction techniques proven successful in the widely studied day-ahead market. We compare statistical, machine learning, and deep learning models using a framework that investigates the impact of different training sizes. The framework defines hyperparameters and calibration settings; the dataset and models are made public to ensure reproducibility and to be used as benchmarks for future works. An extensive numerical study shows that well-performing models in the day-ahead market do not perform well in the balancing one, highlighting that these markets are fundamentally different constructs. The best model is LEAR, a statistical approach based on LASSO, which outperforms more complex and computationally demanding approaches.
• Abstract（参考訳）: 短期の電力市場は予測不能な再生可能エネルギー源によってより重要になってきており、業界からかなりの注目を集めている。 バランス市場はリアルタイムに最も近づき、その中でも最も不安定である。 価格予測の文献は制限され、一貫性がなく、時代遅れで、ディープラーニングの試みはほとんどなく、公開データセットもない。 この研究は、広く研究されている日頭市場で成功した様々な価格予測手法をアイルランドのバランス市場に適用する。 異なるトレーニングサイズの影響を調べるフレームワークを用いて,統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルを比較した。 このフレームワークはハイパーパラメータとキャリブレーションの設定を定義しており、データセットとモデルは再現性を確保するために公開され、将来の作業のベンチマークとして使用される。 大規模な数値的な研究により、日々の市場における良いパフォーマンスのモデルはバランスの取れた市場ではうまく機能せず、これらの市場は基本的に異なる構成であることが示された。 最良のモデルは、LASSOに基づく統計的アプローチであるLEARであり、より複雑で計算に要求されるアプローチよりも優れている。

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