論文の概要: Conformal Prediction for Electricity Price Forecasting in the Day-Ahead and Real-Time Balancing Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04935v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 13:57:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:49.955238
• Title: Conformal Prediction for Electricity Price Forecasting in the Day-Ahead and Real-Time Balancing Market
• Title（参考訳）: 日頭リアルタイムバランシング市場における電力価格予測のコンフォーマル予測
• Authors: Ciaran O'Connor, Mohamed Bahloul, Roberto Rossi, Steven Prestwich, Andrea Visentin,
• Abstract要約: 再生可能エネルギーの電気市場への統合は 価格安定に重大な課題をもたらします 本研究では, Conformal Prediction (CP) 技術を用いた確率的価格予測の強化について検討した。 本稿では,量子レグレッションモデルの効率と時系列適応CP手法の強靭なカバレッジ特性を組み合わせたアンサンブル手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The integration of renewable energy into electricity markets poses significant challenges to price stability and increases the complexity of market operations. Accurate and reliable electricity price forecasting is crucial for effective market participation, where price dynamics can be significantly more challenging to predict. Probabilistic forecasting, through prediction intervals, efficiently quantifies the inherent uncertainties in electricity prices, supporting better decision-making for market participants. This study explores the enhancement of probabilistic price prediction using Conformal Prediction (CP) techniques, specifically Ensemble Batch Prediction Intervals and Sequential Predictive Conformal Inference. These methods provide precise and reliable prediction intervals, outperforming traditional models in validity metrics. We propose an ensemble approach that combines the efficiency of quantile regression models with the robust coverage properties of time series adapted CP techniques. This ensemble delivers both narrow prediction intervals and high coverage, leading to more reliable and accurate forecasts. We further evaluate the practical implications of CP techniques through a simulated trading algorithm applied to a battery storage system. The ensemble approach demonstrates improved financial returns in energy trading in both the Day-Ahead and Balancing Markets, highlighting its practical benefits for market participants.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーの電力市場への統合は、価格の安定と市場運営の複雑さの増大に重大な課題をもたらす。 正確な信頼性の高い電気価格予測は、効果的な市場参加には不可欠である。 確率的予測は、予測間隔を通じて、電気価格の固有の不確実性を効率的に定量化し、市場参加者のより良い意思決定を支援する。 本研究では, Conformal Prediction (CP) 技術,特にEnsemble Batch Prediction IntervalsとSequential Predictive Conformal Inferenceを用いた確率的価格予測の強化について検討する。 これらの手法は正確で信頼性の高い予測間隔を提供し、妥当性指標の従来のモデルよりも優れている。 本稿では,量子レグレッションモデルの効率と時系列適応CP手法の強靭なカバレッジ特性を組み合わせたアンサンブル手法を提案する。 このアンサンブルは、狭い予測間隔と高いカバレッジの両方を提供し、より信頼性と正確な予測をもたらす。 さらに, 蓄電池システムに適用したシミュレートトレーディングアルゴリズムを用いて, CP技術の有効性を検証した。 アンサンブルのアプローチは、デイアヘッド市場とバランシング市場の両方におけるエネルギートレーディングの金融リターンの改善を実証し、市場参加者にとって実用的利益を浮き彫りにしている。

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