論文の概要: Bayesian Neural Networks with Monte Carlo Dropout for Probabilistic Electricity Price Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11701v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 13:33:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.011688
• Title: Bayesian Neural Networks with Monte Carlo Dropout for Probabilistic Electricity Price Forecasting
• Title（参考訳）: 確率的電力価格予測のためのモンテカルロ降下型ベイズニューラルネットワーク
• Authors: Abhinav Das, Stephan Schlüter,
• Abstract要約: 本研究は,モンテカルロ(MC)ドロップアウトを用いたベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いた確率的電力価格予測の枠組みを提案する。 一般化自己回帰的条件付きヘテロスケダスティック性(GARCHX)とLASSO推定自己回帰モデル(LEAR)のベンチマークモデルに対する批判的評価と比較
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate electricity price forecasting is critical for strategic decision-making in deregulated electricity markets, where volatility stems from complex supply-demand dynamics and external factors. Traditional point forecasts often fail to capture inherent uncertainties, limiting their utility for risk management. This work presents a framework for probabilistic electricity price forecasting using Bayesian neural networks (BNNs) with Monte Carlo (MC) dropout, training separate models for each hour of the day to capture diurnal patterns. A critical assessment and comparison with the benchmark model, namely: generalized autoregressive conditional heteroskedasticity with exogenous variable (GARCHX) model and the LASSO estimated auto-regressive model (LEAR), highlights that the proposed model outperforms the benchmark models in terms of point prediction and intervals. This work serves as a reference for leveraging probabilistic neural models in energy market predictions.
• Abstract（参考訳）: 電力価格の正確な予測は、不安定な電力市場における戦略的意思決定にとって重要であり、ボラティリティは複雑な供給需要のダイナミクスと外部要因に起因する。 伝統的なポイント予測は、しばしば固有の不確実性を捉えず、リスク管理の効用を制限する。 本研究は,ベイズニューラルネットワーク(BNN)とモンテカルロ(MC)のドロップアウトを用いた確率的電力価格予測の枠組みを示し,日中のパターンを捉えるために1時間毎に個別のモデルを訓練する。 一般化された自己回帰的条件付きヘテロスケダストリティと外因性変数(GARCHX)モデルとLASSO推定自己回帰モデル(LEAR)との批判的評価と比較により、提案モデルが点予測と間隔でベンチマークモデルより優れていることが示された。 この研究は、エネルギー市場予測において確率論的ニューラルモデルを活用するための参考となる。

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