A Transformer approach for Electricity Price Forecasting

要約

この論文では、純粋な Transformer モデルを使用した電力価格予測 (EPF) への新しいアプローチを紹介します。
他の代替手段とは対照的に、他のリカレント ネットワークはアテンション メカニズムと組み合わせて使用​​されません。
したがって、時間的パターンを捉えるには注目層で十分であることがわかります。
この論文では、オープンソースの EPF ツールボックスを使用したモデルの公正な比較も提供し、EPF 研究の再現性と透明性を高めるコードも提供します。
結果は、Transformer モデルが従来の方法よりも優れたパフォーマンスを示し、信頼性が高く持続可能な電力システム運用のための有望なソリューションを提供することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach to electricity price forecasting (EPF) using a pure Transformer model. As opposed to other alternatives, no other recurrent network is used in combination to the attention mechanism. Hence, showing that the attention layer is enough for capturing the temporal patterns. The paper also provides fair comparison of the models using the open-source EPF toolbox and provide the code to enhance reproducibility and transparency in EPF research. The results show that the Transformer model outperforms traditional methods, offering a promising solution for reliable and sustainable power system operation.

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