論文の概要: Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05441v3
- Date: Wed, 27 Nov 2024 11:19:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:22:43.548236
- Title: Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices
- Title（参考訳）: 日内電力価格のベイズ的階層的確率予測
- Authors: Daniel Nickelsen, Gernot Müller,
- Abstract要約: 本研究は、ドイツの日内取引で取引された電力価格のベイズ予測を初めて示したものである。
ターゲット変数はIDFull価格指数であり、予測は後続の予測分布として与えられる。
絶対誤差で平均5.9,%の減少を含む点測度と確率スコアの大幅な改善を観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: We address the need for forecasting methodologies that handle large uncertainties in electricity prices for continuous intraday markets by incorporating parameter uncertainty and using a broad set of covariables. This study presents the first Bayesian forecasting of electricity prices traded on the German intraday market. Endogenous and exogenous covariables are handled via Orthogonal Matching Pursuit (OMP) and regularising priors. The target variable is the IDFull price index, with forecasts given as posterior predictive distributions. Validation uses the highly volatile 2022 electricity prices, which have seldom been studied. As a benchmark, we use all intraday transactions at the time of forecast to compute a live IDFull value. According to market efficiency, it should not be possible to improve on this last-price benchmark. However, we observe significant improvements in point measures and probability scores, including an average reduction of $5.9\,\%$ in absolute errors and an average increase of $1.7\,\%$ in accuracy when forecasting whether the IDFull exceeds the day-ahead price. Finally, we challenge the use of LASSO in electricity price forecasting, showing that OMP results in superior performance, specifically an average reduction of $22.7\,\%$ in absolute error and $20.2\,\%$ in the continuous ranked probability score.
- Abstract（参考訳）: 我々は,パラメータの不確実性を取り入れ,幅広い共変量を用いて,日中連続市場における電気価格の不確実性に対処する予測手法の必要性に対処する。
本研究は、ドイツの日内取引で取引された電力価格のベイズ予測を初めて示したものである。
内因性および外因性共変体は、整形前駆体 (Orthogonal Matching Pursuit, OMP) および規則化前駆体を介して処理される。
ターゲット変数はIDFull価格指数であり、予測は後続の予測分布として与えられる。
検証では、ほとんど研究されていない高い揮発性2022電力価格を使用する。
ベンチマークとして、予測時にすべての日内トランザクションを使用して、ライブIDFull値を計算します。
市場効率によると、この最終価格のベンチマークを改善することは不可能である。
しかし,IDFullが日頭値を超えるかどうかを予測すると,絶対誤差の平均値が5.9\,\%,精度が1.7\,\%の値が1.7\,\%となるなど,ポイント測度や確率スコアの大幅な改善が見られた。
最後に、電気価格予測におけるLASSOの使用に挑戦し、OMPが優れた性能、特に絶対誤差で22.7\,\%$、連続ランクの確率スコアで20.2\,\%$となることを示す。
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