論文の概要: Forecasting Day-Ahead Electricity Prices in the Integrated Single Electricity Market: Addressing Volatility with Comparative Machine Learning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05628v1
- Date: Sat, 10 Aug 2024 20:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 18:01:49.090467
- Title: Forecasting Day-Ahead Electricity Prices in the Integrated Single Electricity Market: Addressing Volatility with Comparative Machine Learning Methods
- Title（参考訳）: 総合的単一電力市場における日頭電力価格の予測--機械学習との比較によるボラティリティへの対応
- Authors: Ben Harkin, Xueqin Liu,
- Abstract要約: 本稿では,アイルランド総合電力市場を中心に,電力価格予測手法の総合的な検討を行う。
本研究の主な目的は,様々な予測モデルの性能を評価し,比較することである。
この論文は、毎日のEU天然ガス価格が、ヘンリー・ハブ天然ガス価格よりもアイルランドの電力価格予測に有用な特徴であることを実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper undertakes a comprehensive investigation of electricity price forecasting methods, focused on the Irish Integrated Single Electricity Market, particularly on changes during recent periods of high volatility. The primary objective of this research is to evaluate and compare the performance of various forecasting models, ranging from traditional machine learning models to more complex neural networks, as well as the impact of different lengths of training periods. The performance metrics, mean absolute error, root mean square error, and relative mean absolute error, are utilized to assess and compare the accuracy of each model. A comprehensive set of input features was investigated and selected from data recorded between October 2018 and September 2022. The paper demonstrates that the daily EU Natural Gas price is a more useful feature for electricity price forecasting in Ireland than the daily Henry Hub Natural Gas price. This study also shows that the correlation of features to the day-ahead market price has changed in recent years. The price of natural gas on the day and the amount of wind energy on the grid that hour are significantly more important than any other features. More specifically speaking, the input fuel for electricity has become a more important driver of the price of it, than the total generation or demand. In addition, it can be seen that System Non-Synchronous Penetration (SNSP) is highly correlated with the day-ahead market price, and that renewables are pushing down the price of electricity.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,アイルランド統合単一電力市場を中心に,近年の高ボラティリティ期における電力価格予測手法を総合的に検討する。
本研究の主な目的は、従来の機械学習モデルからより複雑なニューラルネットワークに至るまで、様々な予測モデルの性能の評価と比較、および、異なるトレーニング期間の影響を比較することである。
性能指標、平均絶対誤差、ルート平均二乗誤差、相対平均絶対誤差を用いて各モデルの精度を評価し比較する。
2018年10月から2022年9月までに記録されたデータから、総合的な入力特徴群を調査し、選択した。
この論文は、毎日のEU天然ガス価格が、ヘンリー・ハブ天然ガス価格よりもアイルランドの電力価格予測に有用な特徴であることを実証している。
また,近年,特徴量と日頭市場価格の相関が変化していることも示唆した。
昼間の天然ガスの価格と、その時間帯の風力エネルギーは、他のどの特徴よりもはるかに重要である。
より具体的に言えば、電気の入力燃料は、総発電量や需要量よりも価格の指標として重要になっている。
また、SNSP(System Non-Synchronous Peretration)は、日頭市場価格と高く相関しており、再生可能エネルギーが電力価格を押し下げていることが見て取れる。
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