論文の概要: Postprocessing of point predictions for probabilistic forecasting of day-ahead electricity prices: The benefits of using isotonic distributional regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02270v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 09:35:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:10:37.080149
• Title: Postprocessing of point predictions for probabilistic forecasting of day-ahead electricity prices: The benefits of using isotonic distributional regression
• Title（参考訳）: 日頭電力価格の確率予測のための点予測後処理:等速分布回帰を用いた利点
• Authors: Arkadiusz Lipiecki, Bartosz Uniejewski, Rafał Weron,
• Abstract要約: 本研究では,日頭電力価格の点予測を確率的値に変換するための3つのポストプロセッシング手法について検討する。 後者は最も多様な振る舞いを示すが、予測分布のアンサンブルに最も寄与する。 注目すべきことに、この組み合わせのパフォーマンスは、ドイツとスペインの電力市場から4.5年間のテスト期間において、最先端の分散ディープニューラルネットワークよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Operational decisions relying on predictive distributions of electricity prices can result in significantly higher profits compared to those based solely on point forecasts. However, the majority of models developed in both academic and industrial settings provide only point predictions. To address this, we examine three postprocessing methods for converting point forecasts of day-ahead electricity prices into probabilistic ones: Quantile Regression Averaging, Conformal Prediction, and the recently introduced Isotonic Distributional Regression. We find that while the latter demonstrates the most varied behavior, it contributes the most to the ensemble of the three predictive distributions, as measured by Shapley values. Remarkably, the performance of the combination is superior to that of state-of-the-art Distributional Deep Neural Networks over two 4.5-year test periods from the German and Spanish power markets, spanning the COVID pandemic and the war in Ukraine.
• Abstract（参考訳）: 電力価格の予測分布に依存する運用上の決定は、ポイント予測のみに基づくものに比べて著しく高い利益をもたらす可能性がある。 しかし、学術と工業の両方で開発されたモデルのほとんどは、ポイント予測しか提供していない。 そこで本研究では, 日頭電力価格の点予測を, 量子回帰平均化, コンフォーマル予測, および最近導入されたアイソトニック分布回帰の3つのポストプロセッシング手法について検討した。 後者は最も多様な振る舞いを示すが、Shapley値によって測定された3つの予測分布のアンサンブルに最も寄与する。 注目すべきことに、この組み合わせのパフォーマンスは、ドイツとスペインの電力市場から、新型コロナウイルスのパンデミックとウクライナでの戦争にまたがる2回の4.5年間のテスト期間において、最先端の分散ニューラルネットワークよりも優れている。

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