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。

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