論文の概要: Leveraging Asynchronous Cross-border Market Data for Improved Day-Ahead Electricity Price Forecasting in European Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13250v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 15:59:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.566947
• Title: Leveraging Asynchronous Cross-border Market Data for Improved Day-Ahead Electricity Price Forecasting in European Markets
• Title（参考訳）: 欧州市場における日頭電力価格予測改善のための非同期市場データの活用
• Authors: Maria Margarida Mascarenhas, Jilles De Blauwe, Mikael Amelin, Hussain Kazmi,
• Abstract要約: ベルギー(BE)とスウェーデンの入札地域では,予測精度が22%,9%向上した。 この改善は、一般および極端な市場条件の両方に当てはまる。 頻繁なモデル再校正は最大精度には必要だが、かなりの計算コストがかかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate short-term electricity price forecasting is crucial for strategically scheduling demand and generation bids in day-ahead markets. While data-driven techniques have shown considerable prowess in achieving high forecast accuracy in recent years, they rely heavily on the quality of input covariates. In this paper, we investigate whether asynchronously published prices as a result of differing gate closure times (GCTs) in some bidding zones can improve forecasting accuracy in other markets with later GCTs. Using a state-of-the-art ensemble of models, we show significant improvements of 22% and 9% in forecast accuracy in the Belgian (BE) and Swedish bidding zones (SE3) respectively, when including price data from interconnected markets with earlier GCT (Germany-Luxembourg, Austria, and Switzerland). This improvement holds for both general as well as extreme market conditions. Our analysis also yields further important insights: frequent model recalibration is necessary for maximum accuracy but comes at substantial additional computational costs, and using data from more markets does not always lead to better performance - a fact we delve deeper into with interpretability analysis of the forecast models. Overall, these findings provide valuable guidance for market participants and decision-makers aiming to optimize bidding strategies within increasingly interconnected and volatile European energy markets.
• Abstract（参考訳）: 正確な短期的な電力価格予測は、日頭市場での需要と発電入札を戦略的にスケジューリングするために不可欠である。 近年、データ駆動技術は高い予測精度を達成する上で大きな進歩を見せているが、それらは入力共変量の品質に大きく依存している。 本稿では,一部の入札ゾーンにおけるゲート閉鎖時間(GCT)の相違による非同期公開価格が,後続のGCTの他市場における予測精度を向上させることができるかどうかを検討する。 従来のGCT(ドイツ・ルクセンブルク、オーストリア、スイス)との相互接続市場からの価格データを含めると、ベルギー(BE)とスウェーデンの入札ゾーン(SE3)の予測精度は22%と9%の大幅な改善が見られた。 この改善は、一般および極端な市場条件の両方に当てはまる。 頻繁なモデルリカバリは、最大限の精度で必要だが、かなりの計算コストがかかり、より多くの市場からのデータを使用すると、パフォーマンスが向上するとは限らない。 全体として、これらの調査結果は、欧州のエネルギー市場が相互に連携し、不安定になってきている中での入札戦略の最適化を目的とした、市場参加者や意思決定者にとって貴重なガイダンスを提供する。

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