論文の概要: Deep Learning-Based Electricity Price Forecast for Virtual Bidding in Wholesale Electricity Market
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00062v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 20:04:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-08 08:17:52.140778
- Title: Deep Learning-Based Electricity Price Forecast for Virtual Bidding in Wholesale Electricity Market
- Title（参考訳）: ディープラーニングによる電力市場における仮想入札の電力価格予測
- Authors: Xuesong Wang, Sharaf K. Magableh, Oraib Dawaghreh, Caisheng Wang, Jiaxuan Gong, Zhongyang Zhao, Michael H. Liao,
- Abstract要約: 本研究では,ERCOT(Electric Reliability Council of Texas)市場におけるリアルタイム電力価格と日頭電力価格の間に広がる価格を予測するためのトランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルを提案する。
提案したモデルは現実的な制約の下で訓練され、毎週モデルを更新してウォーキングフォワードアプローチを用いて検証される。
その結果, ピーク時のみの取引戦略が50%を超える精度で, ほぼ一貫した利益をもたらすことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.130428666578115
- License:
- Abstract: Virtual bidding plays an important role in two-settlement electric power markets, as it can reduce discrepancies between day-ahead and real-time markets. Renewable energy penetration increases volatility in electricity prices, making accurate forecasting critical for virtual bidders, reducing uncertainty and maximizing profits. This study presents a Transformer-based deep learning model to forecast the price spread between real-time and day-ahead electricity prices in the ERCOT (Electric Reliability Council of Texas) market. The proposed model leverages various time-series features, including load forecasts, solar and wind generation forecasts, and temporal attributes. The model is trained under realistic constraints and validated using a walk-forward approach by updating the model every week. Based on the price spread prediction results, several trading strategies are proposed and the most effective strategy for maximizing cumulative profit under realistic market conditions is identified through backtesting. The results show that the strategy of trading only at the peak hour with a precision score of over 50% produces nearly consistent profit over the test period. The proposed method underscores the importance of an accurate electricity price forecasting model and introduces a new method of evaluating the price forecast model from a virtual bidder's perspective, providing valuable insights for future research.
- Abstract（参考訳）: 仮想入札は、日頭とリアルタイムの市場間の不一致を減らすことができるため、2つの定住型電力市場において重要な役割を果たす。
再生可能エネルギーの浸透は電気価格のボラティリティを高め、仮想入札者にとって正確な予測を重要とし、不確実性を低減し利益を最大化する。
本研究では,ERCOT(Electric Reliability Council of Texas)市場におけるリアルタイム電力価格と日頭電力価格の間に広がる価格を予測するためのトランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルを提案する。
提案モデルでは,負荷予測,太陽風・風速予測,時間特性などの時系列特性を利用する。
モデルは現実的な制約の下でトレーニングされ、毎週モデルを更新してウォークフォワードアプローチを使用して検証される。
価格展開予測結果に基づき、いくつかの取引戦略を提案し、現実的な市場条件下での累積利益を最大化するための最も効果的な戦略をバックテストにより特定する。
その結果, ピーク時のみの取引戦略が50%を超える精度で, ほぼ一貫した利益をもたらすことがわかった。
提案手法は、正確な電気価格予測モデルの重要性を強調し、仮想入札者の視点から価格予測モデルを評価する新しい手法を導入し、将来の研究に有用な洞察を提供する。
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