Revisiting Day-ahead Electricity Price: Simple Model Save Millions

要約

正確な前日の電気料金予測は住宅福祉にとって不可欠ですが、現在の方法では予測精度が不十分なことがよくあります。
一般的に使用されている時系列モデルでは、価格と需要と供給の間の事前の相関関係を活用するのに苦労していることがわかりました。これは、信頼性の高い電力価格予測に大きく貢献できることがわかりました。
これまでのことを活用して、容易に予測可能な需要と供給の値から価格を直接導出することで、予測精度を大幅に向上させる単純な区分線形モデルを提案します。
山西省と ISO ニューイングランドの前日電力市場での実験では、このような予測により、既存の方法と比較して住民が年間数百万ドルを節約できる可能性があることが明らかになりました。
私たちの調査結果は、電力価格の予測精度を高めるために、時系列モデリングを経済事前分布と適切に統合することの価値を強調しています。

要約(オリジナル)

Accurate day-ahead electricity price forecasting is essential for residential welfare, yet current methods often fall short in forecast accuracy. We observe that commonly used time series models struggle to utilize the prior correlation between price and demand-supply, which, we found, can contribute a lot to a reliable electricity price forecaster. Leveraging this prior, we propose a simple piecewise linear model that significantly enhances forecast accuracy by directly deriving prices from readily forecastable demand-supply values. Experiments in the day-ahead electricity markets of Shanxi province and ISO New England reveal that such forecasts could potentially save residents millions of dollars a year compared to existing methods. Our findings underscore the value of suitably integrating time series modeling with economic prior for enhanced electricity price forecasting accuracy.

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