論文の概要: Forecasting Electricity Market Signals via Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05743v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 00:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 21:58:11.662813
• Title: Forecasting Electricity Market Signals via Generative AI
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによる電力市場信号の予測
• Authors: Xinyi Wang, Qing Zhao, Lang Tong,
• Abstract要約: 本稿では,電気市場信号の確率予測のための生成人工知能アプローチを提案する。 リアルタイム市場運用における動的・揮発性時系列の3つの応用について考察する。 複数の独立系オペレーターの市場データに基づく数値的研究は,提案した生成予測器の優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99446024585741
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a generative artificial intelligence approach to probabilistic forecasting of electricity market signals, such as real-time locational marginal prices and area control error signals. Inspired by the Wiener-Kallianpur innovation representation of nonparametric time series, we propose a weak innovation autoencoder architecture and a novel deep learning algorithm that extracts the canonical independent and identically distributed innovation sequence of the time series, from which future time series samples are generated. The validity of the proposed approach is established by proving that, under ideal training conditions, the generated samples have the same conditional probability distribution as that of the ground truth. Three applications involving highly dynamic and volatile time series in real-time market operations are considered: (i) locational marginal price forecasting for self-scheduled resources such as battery storage participants, (ii) interregional price spread forecasting for virtual bidders in interchange markets, and (iii) area control error forecasting for frequency regulations. Numerical studies based on market data from multiple independent system operators demonstrate the superior performance of the proposed generative forecaster over leading classical and modern machine learning techniques under both probabilistic and point forecasting metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,電力市場信号の確率予測のための生成的人工知能アプローチを提案する。 非パラメトリック時系列のWiener-Kallianpur革新表現にインスパイアされた、弱いイノベーションオートエンコーダアーキテクチャと、将来の時系列サンプルを生成する時系列の標準独立かつ同一に分散されたイノベーションシーケンスを抽出する新しいディープラーニングアルゴリズムを提案する。 提案手法の有効性は, 理想的な訓練条件下では, 生成したサンプルが基底真理と同じ条件付き確率分布を持つことを証明することによって確立される。 リアルタイム市場運用における動的・揮発性時系列の3つの応用について考察する。 一 蓄電池等の自己予定資源の位置的限界価格予測 二 為替市場における仮想入札者の地域間価格スプレッド予測 三 周波数規制のエリア制御誤差予測 複数の独立系オペレーターの市場データに基づく数値的研究は、確率的および点予測の両指標の下で、古典的および近代的な機械学習手法を先導するよりも、提案した生成予測器の優れた性能を示す。

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