論文の概要: Anomaly Detection in California Electricity Price Forecasting: Enhancing Accuracy and Reliability Using Principal Component Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07787v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 20:55:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-15 08:28:40.631197
• Title: Anomaly Detection in California Electricity Price Forecasting: Enhancing Accuracy and Reliability Using Principal Component Analysis
• Title（参考訳）: カリフォルニア電力価格予測における異常検出:主成分分析による精度と信頼性の向上
• Authors: Joseph Nyangon, Ruth Akintunde,
• Abstract要約: 本研究は,カリフォルニア州の電力網における電力価格予測の強化に焦点を当てた。 我々は,CAISOの時間的電力価格と2016-2021年の需要を分析し,日頭予測精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate and reliable electricity price forecasting has significant practical implications for grid management, renewable energy integration, power system planning, and price volatility management. This study focuses on enhancing electricity price forecasting in California's grid, addressing challenges from complex generation data and heteroskedasticity. Utilizing principal component analysis (PCA), we analyze CAISO's hourly electricity prices and demand from 2016-2021 to improve day-ahead forecasting accuracy. Initially, we apply traditional outlier analysis with the interquartile range method, followed by robust PCA (RPCA) for more effective outlier elimination. This approach improves data symmetry and reduces skewness. We then construct multiple linear regression models using both raw and PCA-transformed features. The model with transformed features, refined through traditional and SAS Sparse Matrix outlier removal methods, shows superior forecasting performance. The SAS Sparse Matrix method, in particular, significantly enhances model accuracy. Our findings demonstrate that PCA-based methods are key in advancing electricity price forecasting, supporting renewable integration and grid management in day-ahead markets. Keywords: Electricity price forecasting, principal component analysis (PCA), power system planning, heteroskedasticity, renewable energy integration.
• Abstract（参考訳）: 正確な信頼性の高い電力価格予測は、グリッド管理、再生可能エネルギーの統合、電力系統計画、価格変動管理に重大な意味を持つ。 本研究は、カリフォルニア州のグリッドにおける電力価格予測の強化に焦点を当て、複雑な世代データとヘテロスケダスティック性からの課題に対処する。 主成分分析(PCA)を用いて,CAISOの時間的電力価格と2016-2021年の需要を分析し,日頭予測精度を向上させる。 当初,従来型外乱解析を周波数間距離法で適用し,続いて高効率な外乱除去のためのロバストPCA (RPCA) を適用した。 このアプローチはデータ対称性を改善し、歪を減少させる。 次に、生とPCA変換の両方の特徴を用いて、複数の線形回帰モデルを構築する。 従来のSASスパース行列外乱除去手法によって改良された変換された特徴を持つモデルでは,予測性能が優れていた。 SASスパース行列法は特にモデル精度を大幅に向上させる。 本研究は,PCAをベースとした電力価格予測手法が,日頭市場における電力価格予測の推進,再生可能化とグリッド管理を支援する上で重要であることを示す。 キーワード:電力価格予測、主成分分析(PCA)、電力系統計画、ヘテロスケダスティック性、再生可能エネルギー統合。

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