論文の概要: OrderFusion: Encoding Orderbook for End-to-End Probabilistic Intraday Electricity Price Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06830v3
• Date: Sun, 28 Sep 2025 17:47:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:08.818472
• Title: OrderFusion: Encoding Orderbook for End-to-End Probabilistic Intraday Electricity Price Forecasting
• Title（参考訳）: OrderFusion: エンド・ツー・エンドの確率的日内電力価格予測のための注文書のエンコード
• Authors: Runyao Yu, Yuchen Tao, Fabian Leimgruber, Tara Esterl, Jochen Stiasny, Qingsong Wen, Hongye Guo, Jochen L. Cremer,
• Abstract要約: OrderFusionと呼ばれるエンドツーエンドの確率モデルを提案する。 購入販売ダイナミクスのインタラクション対応表現を生成する。 階層的に複数の量子を推定し、4,872個のパラメータでパラメータ効率を保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.06628966384818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic forecasting of intraday electricity prices is essential to manage market uncertainties. However, current methods rely heavily on domain feature extraction, which breaks the end-to-end training pipeline and limits the model's ability to learn expressive representations from the raw orderbook. Moreover, these methods often require training separate models for different quantiles, further violating the end-to-end principle and introducing the quantile crossing issue. Recent advances in time-series models have demonstrated promising performance in general forecasting tasks. However, these models lack inductive biases arising from buy-sell interactions and are thus overparameterized. To address these challenges, we propose an end-to-end probabilistic model called OrderFusion, which produces interaction-aware representations of buy-sell dynamics, hierarchically estimates multiple quantiles, and remains parameter-efficient with only 4,872 parameters. We conduct extensive experiments and ablation studies on price indices (ID1, ID2, and ID3) using three years of orderbook in high-liquidity (German) and low-liquidity (Austrian) markets. The experimental results demonstrate that OrderFusion consistently outperforms multiple competitive baselines across markets, and ablation studies highlight the contribution of its individual components. The project page is at: https://runyao-yu.github.io/OrderFusion/.
• Abstract（参考訳）: 市場不確実性を管理するためには、日内電力価格の確率的予測が不可欠である。 しかし、現在のメソッドはドメインの特徴抽出に大きく依存しており、エンドツーエンドのトレーニングパイプラインを壊し、モデルが生の注文帳から表現表現を学習する能力を制限する。 さらに、これらの手法は、異なる量子化のための別々のモデルを訓練し、さらにエンドツーエンドの原理に違反し、量子交差問題を導入する必要がある。 時系列モデルの最近の進歩は、一般的な予測タスクにおいて有望な性能を示している。 しかし、これらのモデルには購入と販売の相互作用に起因する帰納バイアスがなく、したがって過度にパラメータ化されている。 これらの課題に対処するために、購入・販売動態の相互作用を意識した表現を生成するOrderFusionと呼ばれるエンドツーエンド確率モデルを提案し、階層的に複数の量子化を推定し、4,872個のパラメータでパラメータ効率を保っている。 高流動性(ドイツ語)と低流動性(オーストリア語)の市場における3年間のオーダーブックを用いて、価格指標(ID1, ID2, ID3)に関する広範な実験およびアブレーション研究を行う。 実験の結果、OrderFusionは市場全体の競争基盤線を一貫して上回り、アブレーション研究は個々のコンポーネントの貢献を浮き彫りにしている。 プロジェクトページは以下の通り。

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