論文の概要: Exploring the Interpretability of Forecasting Models for Energy Balancing Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00049v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 12:56:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 02:03:42.267214
• Title: Exploring the Interpretability of Forecasting Models for Energy Balancing Market
• Title（参考訳）: エネルギーバランス市場における予測モデルの解釈可能性を探る
• Authors: Oskar Våle, Shiliang Zhang, Sabita Maharjan, Gro Klæboe,
• Abstract要約: エネルギーセクターのバランス市場は、供給と需要の物理的および経済的バランスにおいて重要な役割を担っている。 複雑な機械学習モデルは高い精度を達成することができるが、ブラックボックスの性質はモデルの解釈可能性を大幅に制限する。 本稿では,エネルギーバランス市場におけるモデル精度と解釈可能性のトレードオフについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.548887305614585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The balancing market in the energy sector plays a critical role in physically and financially balancing the supply and demand. Modeling dynamics in the balancing market can provide valuable insights and prognosis for power grid stability and secure energy supply. While complex machine learning models can achieve high accuracy, their black-box nature severely limits the model interpretability. In this paper, we explore the trade-off between model accuracy and interpretability for the energy balancing market. Particularly, we take the example of forecasting manual frequency restoration reserve (mFRR) activation price in the balancing market using real market data from different energy price zones. We explore the interpretability of mFRR forecasting using two models: extreme gradient boosting (XGBoost) machine and explainable boosting machine (EBM). We also integrate the two models, and we benchmark all the models against a baseline naive model. Our results show that EBM provides forecasting accuracy comparable to XGBoost while yielding a considerable level of interpretability. Our analysis also underscores the challenge of accurately predicting the mFRR price for the instances when the activation price deviates significantly from the spot price. Importantly, EBM's interpretability features reveal insights into non-linear mFRR price drivers and regional market dynamics. Our study demonstrates that EBM is a viable and valuable interpretable alternative to complex black-box AI models in the forecast for the balancing market.
• Abstract（参考訳）: エネルギーセクターのバランス市場は、供給と需要の物理的および経済的バランスにおいて重要な役割を担っている。 バランス市場におけるモデリング力学は、電力グリッドの安定性と安全なエネルギー供給のための貴重な洞察と予後を提供することができる。 複雑な機械学習モデルは高い精度を達成することができるが、ブラックボックスの性質はモデルの解釈可能性を大幅に制限する。 本稿では,エネルギーバランス市場におけるモデル精度と解釈可能性のトレードオフについて検討する。 特に、エネルギー価格帯の実際の市場データを用いて、バランス市場における手動周波数回復率(mFRR)の活性化価格の予測を例に挙げる。 本稿では, 極勾配昇降機 (XGBoost) と説明可能な昇降機 (EBM) の2つのモデルを用いて, mFRR予測の解釈可能性について検討する。 また、2つのモデルを統合し、ベースラインナイーブモデルに対してすべてのモデルをベンチマークします。 以上の結果から,EMMはXGBoostに匹敵する予測精度を提供する一方で,ある程度の解釈可能性が得られることがわかった。 また, アクティベーション価格がスポット価格から著しくずれた場合に, インスタンスのmFRR価格を正確に予測することの課題も示した。 重要な点として、ESMの解釈可能性の特徴は、非線形mFRR価格ドライバと地域市場ダイナミクスに関する洞察を浮き彫りにする。 我々の研究は、バランス市場予測において、EMMが複雑なブラックボックスAIモデルの現実的で価値ある代替手段であることを実証している。

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