論文の概要: Revisiting Day-ahead Electricity Price: Simple Model Save Millions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14893v2
- Date: Mon, 19 Aug 2024 14:42:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 02:38:38.197462
- Title: Revisiting Day-ahead Electricity Price: Simple Model Save Millions
- Title(参考訳): 日々の電力価格を再考する: シンプルなモデルで数百万ドル節約
- Authors: Linian Wang, Jianghong Liu, Huibin Zhang, Leye Wang,
- Abstract要約: 本稿では,予測可能な需要供給値から直接価格を導出することにより,予測精度を著しく向上する簡易な断片的線形モデルを提案する。
バングラデシュの山西省とISO New Englandの電力市場実験によると、こうした予測は年間数百万ドル節約できる可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.088576782842557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate day-ahead electricity price forecasting is essential for residential welfare, yet current methods often fall short in forecast accuracy. We observe that commonly used time series models struggle to utilize the prior correlation between price and demand-supply, which, we found, can contribute a lot to a reliable electricity price forecaster. Leveraging this prior, we propose a simple piecewise linear model that significantly enhances forecast accuracy by directly deriving prices from readily forecastable demand-supply values. Experiments in the day-ahead electricity markets of Shanxi province and ISO New England reveal that such forecasts could potentially save residents millions of dollars a year compared to existing methods. Our findings underscore the value of suitably integrating time series modeling with economic prior for enhanced electricity price forecasting accuracy.
- Abstract(参考訳): 生活福祉には正確な日頭電気価格予測が不可欠であるが、現在の方法では予測精度が低い場合が多い。
一般的に使われている時系列モデルは、価格と需要供給の事前の相関を利用するのに苦労しており、信頼性の高い電力価格予測器に多大な貢献ができることがわかった。
そこで本研究では,予測可能な需要供給値から直接価格を導出することにより,予測精度を著しく向上する簡易な断片的線形モデルを提案する。
バングラデシュの山西省とISO New Englandの電力市場実験によると、こうした予測は既存の方法に比べて年間数百万ドル節約できる可能性がある。
本研究は, 電力価格予測精度を高めるため, 時系列モデルと経済的先行性を統合することの価値を裏付けるものである。
関連論文リスト
- Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity
Prices [0.0]
本稿では,ドイツの日内取引市場における電力価格のベイズ予測に関する第1報について述べる。
検証には2022年の極端に不安定な電力価格を使用します。
我々は,電気価格予測における機能選択にLASSOを用いるという宣言されたゴールド標準に挑戦し,オルソゴンマッチング・パースーツ(OMP)がより良い予測性能をもたらすという強い統計的証拠を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T16:51:27Z) - Short-term Volatility Estimation for High Frequency Trades using
Gaussian processes (GPs) [0.0]
投資家のリターンの安全と経済のために、必要で定期的な短期・長期の株価変動予測を行うことが不可欠である。
本稿では,短時間のボラティリティに対する数値モデルと確率モデルの組み合わせと,高周波取引におけるリターン予測を実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-18T02:03:48Z) - Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T16:21:15Z) - Simulation-based Forecasting for Intraday Power Markets: Modelling
Fundamental Drivers for Location, Shape and Scale of the Price Distribution [0.0]
本研究では,日内市場におけるリターン分布の位置,形状,スケールパラメータのモデル化手法を提案する。
風と太陽の予測と、その日内更新、停電、価格情報、および、メリットの順序を形作るための新しい尺度について検討する。
ボラティリティは、利益秩序体制、納期、国境を越えた注文書の閉鎖によってもたらされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-23T15:08:50Z) - Quantum computational finance: martingale asset pricing for incomplete
markets [69.73491758935712]
金融の価格問題に様々な量子技術を適用することができることを示す。
従来の研究と異なる3つの方法について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T09:22:01Z) - Multivariate Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices
using Normalizing Flows [62.997667081978825]
ドイツでは、日内電気価格は通常、EPEXスポット市場の1日当たりの価格に異なる時間帯で変動する。
本研究は,日頭契約の日内価格差をモデル化する確率論的モデリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T08:38:20Z) - Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics
in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。
最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。
予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-07T18:59:54Z) - Stock Price Prediction Under Anomalous Circumstances [81.37657557441649]
本稿では,異常な状況下での株価の変動パターンを捉えることを目的とする。
ARIMAとLSTMのモデルは、シングルストックレベル、業界レベル、一般市場レベルでトレーニングします。
2016年から2020年にかけての100社の株価に基づいて、平均予測精度は98%に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T18:50:38Z) - The impact of online machine-learning methods on long-term investment
decisions and generator utilization in electricity markets [69.68068088508505]
電力需要プロファイルを24時間以内に予測するために,オフライン11とオンライン5の学習アルゴリズムが与える影響を調査した。
最良オフラインアルゴリズムと比較して,オンラインアルゴリズムを用いて平均絶対誤差を30%削減できることを示した。
また,予測精度の大きな誤差は,17年間の投資に不均等な誤差があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-07T11:28:54Z) - Learning the Gap in the Day-Ahead and Real-Time Locational Marginal
Prices in the Electricity Market [0.0]
機械学習アルゴリズムとディープニューラルネットワークは、日頭電気市場とリアルタイム電気市場の間の価格差の値を予測するために使用される。
提案手法を評価し,ニューラルネットワークはギャップの正確な値を予測できる有望な結果を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T16:49:24Z) - Ensemble Forecasting for Intraday Electricity Prices: Simulating
Trajectories [0.0]
近年の研究では、時間単位のドイツの日内連続市場は弱い状態にあることが示されている。
時間内電力価格の確率予測は、トレーディングウィンドウ毎に軌跡をシミュレートして行う。
この調査は、過去3時間でドイツの日内連続市場における価格分布を予測することを目的としているが、このアプローチは、特にヨーロッパでは、他の連続市場への適用を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T10:21:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。